Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal artificial donde las neuronas artificiales, corresponden a campos receptivos de una manera muy...

cual hace uso de una única red neuronal convolucional para detectar objetos en imágenes. Para su funcionamiento, la red neuronal divide la imagen en regiones...

U-Net es una red neuronal convolucional desarrollada para la segmentación de imágenes biomédicas en el Departamento de Informática de la Universidad de...

sola red neuronal convolucional, con una tasa de error del 0,25%.[21]​ En agosto de 2018, la mejor tasa de error registrada con una sola red neuronal convolucional...

En el aprendizaje automático, una red neuronal artificial (abreviada ANN o NN) es un modelo dentro de los llamados sistemas conexionistas, inspirado en...

bioinspiración y el fundamento matemático.[2]​ Se utiliza en redes neuronales convolucionales[3]​ para obtener resultados de menor error que los generados...

AlexNet desarrollado en 2012 para ImageNet era una red neuronal convolucional de 8 capas. Las redes neuronales desarrolladas en 2014 por el Visual Geometry...

Una red neuronal cuántica (QNN) es un modelo de red neuronal que está basado en los principios de la mecánica cuántica. Hay dos aproximaciones diferentes...

el uso de una red neuronal recurrente en un modelo de secuencia a secuencia. Este modelo incluye un conector de red neuronal convolucional que codifica...

actualmente la patente de la técnica de dropout.[note 1]​ Redes neuronales convolucionales La patente no es válida debido a trabajos anteriores. “Dropout”...

waifu2x fue inspirado en el modelo de Super-Resolución mediante Red Neuronal Convolucional (SRCNN, Super-Resolution Convolutional Neural Network en inglés)...

de lenguaje multilingüe.[13]​ Una combinación de LSTM con redes neuronales convolucionales (CNNs) mejoró el subtitulado automático de imágenes.[14]​ Williams...

inmunológico, a partir de datos epigenéticos.[1]​ EpiNN utiliza una red neuronal convolucional (CNN) que toma como entrada datos epigenéticos procesados del...

las características de la imagen en la región por medio de una red neuronal convolucional pre-entrenada. Finalmente se emplea un clasificador de tipo de...

DeepMind, implementa la búsqueda de árbol de Monte Carlo con una red neuronal convolucional que proporciona evaluación de posición y orientación de políticas...

generadores son normalmente redes neuronales deconvolucionales, y los discriminadores son redes neuronales convolucionales. La idea de inferir modelos...

comportamiento es similar al de los núcleos de convolución en redes neuronales convolucionales (CNNs), pero en lugar de trabajar sobre imágenes, las GNNs...

pasada, lo que lleva a traducir demasiado o muy poco. Las redes neuronales convolucionales (Convnets) son en principio un poco mejorado para secuencias...

junto con Alex Krizhevsky y Geoffrey Hinton, de AlexNet, una red neuronal convolucional.[6]​ Sutskever es también uno de los muchos coautores del documento...

el procesamiento de audio y música. Arquitecturas como las redes neuronales convolucionales y los transformadores han logrado resultados sobresalientes...

autómata celular podría representarse como una red neuronal convolucional y entrenó redes neuronales para reproducir autómatas celulares existentes [8]​...

el procesamiento de imágenes tradicionalmente ha utilizado redes neuronales convolucionales (en inglés: Convolutional Neural Network o CNN). Algunos de...

con la puntuación del juego como recompensa. Utilizaron una red neuronal convolucional[7]​ profunda para procesar 4 cuadros de píxeles RGB (84x84) como...

visión de máquina (incluidas las redes neuronales convolucionales, por lo que se superponen con 'unidades de procesamiento neuronal') Datos: Q22909897...

arquitecturas de redes neuronales, entre ellas las Redes Neuronales y las Convolucionales, pero la principal diferencia con las Redes Neuronales Recurrentes...

visión por computadora utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), y es el padre fundador de redes convolucionales. También es uno de los principales...

reconocimiento de patrones, y sirvió de inspiración para las redes neuronales convolucionales.[2]​ El neocognitrón se inspiró en el modelo propuesto por...

correr. Las redes neuronales convolucionales (CNN) son ANN que a menudo se utilizan para analizar datos de imágenes. Estos tipos de redes son capaces...

antinatural. WaveNet es un tipo de red neuronal conocido como red neuronal convolucional profunda. En WaveNet, la red toma las muestras de una señal como...

patrones de intensidad de entrada, etc. En 2012 AlexNet, una red neuronal convolucional (Alex Krizhevsky, Geoffrey Hinton, and Ilya Sutskever) batió el...

soporte para las redes neuronales estándar, Keras ofrece soporte para las Redes Neuronales Convolucionales y para las Redes Neuronales Recurrentes. Keras...