@fermin@omoloc@Raquelita Existen diferentes tipos de redes, enumeradas en el vídeo, y en todas se pueden usar tarjetas gráficas, porque en todas se usan operaciones matriciales. La naturaleza de una red neuronal es matricial siempre, porque a las diferentes capas de neuronas debe aplicárseles operaciones independientes (de las otras neuronas de la capa), cuando se procesa cada capa. Da igual que sea una red "normal", una convolucional, un LSTM, transformers, etc.
En la práctica esto hace que ya no busca una palabra, busca un conjunto de palabras (o un conjunto de píxeles) y eso lo cambia todo.
En una red neuronal (sea la que sea), no se "busca" nada, se ingresan unos valores (entrada), se realiza inferencia pasando esos datos por las diferentes capas (operaciones matemáticas), y se obtiene un resultado (salida). En el caso de los píxeles, lo que se realiza son diferentes convoluciones sobre los píxeles y se "generan" de salida diferentes resultados según dichas entradas. En este vídeo se explica también muy bien cómo funcionan las redes neuronales que funcionan con imágenes, donde las convoluciones son básicas:www.youtube.com/watch?v=V8j1oENVz00
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En la práctica esto hace que ya no busca una palabra, busca un conjunto de palabras (o un conjunto de píxeles) y eso lo cambia todo.
En una red neuronal (sea la que sea), no se "busca" nada, se ingresan unos valores (entrada), se realiza inferencia pasando esos datos por las diferentes capas (operaciones matemáticas), y se obtiene un resultado (salida). En el caso de los píxeles, lo que se realiza son diferentes convoluciones sobre los píxeles y se "generan" de salida diferentes resultados según dichas entradas. En este vídeo se explica también muy bien cómo funcionan las redes neuronales que funcionan con imágenes, donde las convoluciones son básicas:www.youtube.com/watch?v=V8j1oENVz00