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Starts 3 June 2025 15:42

Ends 3 June 2025

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Redes que se Adaptan a la Dimensionalidad Intrínseca más allá del Dominio

Explore la capacidad de las redes neuronales para adaptarse a la dimensionalidad intrínseca, centrándose en las redes ReLU que aproximan funciones con mapas de características que reducen la dimensionalidad. Obtén conocimientos sobre el aprendizaje de manifolds y el análisis de datos.
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Resumen

Explore la capacidad de las redes neuronales para adaptarse a la dimensionalidad intrínseca, centrándose en las redes ReLU que aproximan funciones con mapas de características que reducen la dimensionalidad. Obtén conocimientos sobre el aprendizaje de manifolds y el análisis de datos.

Programa de estudio

  • Introducción a las redes neuronales y la dimensionalidad intrínseca
  • Panorama de las redes neuronales
    Concepto de dimensionalidad intrínseca
    Importancia en el aprendizaje profundo
  • Redes ReLU y aproximación de funciones
  • Comprensión de las Unidades Lineales Rectificadas (ReLU)
    Aproximación de funciones usando redes ReLU
    Técnicas de reducción de dimensionalidad
  • Mapas de características y reducción de dimensionalidad
  • Definición y papel de los mapas de características
    Técnicas para la reducción de dimensionalidad en redes neuronales
    Aplicación de mapas de características en redes ReLU
  • Aprendizaje de variedades
  • Conceptos básicos del aprendizaje de variedades
    Hipótesis de variedad en análisis de datos
    Técnicas y algoritmos para aprender variedades
  • Arquitecturas de redes adaptativas
  • Principios de diseño de redes adaptativas
    Arquitecturas de redes que responden a la dimensionalidad intrínseca
    Casos de estudio en diseño de redes adaptativas
  • Temas avanzados en aprendizaje de variedades
  • Exploración de estructuras geométricas y topológicas
    Avances recientes en métodos basados en variedades
    Fundamentos teóricos e implementaciones prácticas
  • Prácticas y sesiones prácticas
  • Implementación de redes ReLU para la reducción de dimensionalidad
    Herramientas y bibliotecas para el aprendizaje de variedades
    Proyecto: Construcción de una red neuronal adaptativa para datos del mundo real
  • Conclusión y direcciones futuras
  • Resumen de conceptos clave
    Tendencias actuales y direcciones de investigación
    Problemas abiertos y oportunidades en el diseño de redes adaptativas

Asignaturas

Ciencia de Datos