Gracias por la A2A, estoy tratando de encontrar una respuesta a la pregunta por mí mismo. La intuición que tengo para las redes neuronales es la siguiente: dado un conjunto de datos con etiquetas, los NN comienzan a ajustar el conjunto de datos a las etiquetas utilizando pesos aleatorios, y luego devuelven la diferencia entre las etiquetas predichas y las reales para ajustar los pesos. Este proceso ocurre iterativamente hasta la convergencia. La no linealidad se logra al agregar capas de unidades ocultas que aplican diferentes tipos de transformaciones. Esto se describe normalmente utilizando el álgebra lineal (multiplicación de matrices) y el cálculo (ecuaciones diferenciales parciales), por lo que necesita tener una comprensión funcional de estos. Esa es la parte de comprensión (probablemente incompleta).
Para la parte de la aplicación, creo que necesita saber cómo se han resuelto diferentes problemas con diferentes tipos de NN. Por ejemplo, los NN convolucionales se usan generalmente para la clasificación de imágenes, los NN recurrentes se usan para problemas de tipo de secuencia comunes en la NLP, etc. Para aplicar los NN a un problema dado, debe pensar en ello como una variante de un problema de clasificación. , luego intente encajarlo en una NN que se sabe que se usa en el mismo campo o similar (a menos que usted sea un investigador, supongo que luego intenta extender los modelos conocidos de diferentes maneras). Parte de esta información puede provenir de los libros, pero debido a que este campo está tan activo recientemente, gran parte de él se encuentra en las diapositivas de presentación, trabajos académicos y publicaciones de blog. Sigo trabajando en desarrollar esta parte yo mismo.
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