Presentaciones

Prácticas

Presentación "administrativa" Conceptos básicos Ideas de la realidad biológica: Esquema de equipo de células. Esquema de neurona "tipo" Vista microscópica filtrada. Otro ejemplo con más resolución (90 micrometros) . Modelo de superposición: (vídeo) (imagen) Introducción a las redes biológicas Ideas generales y ejemplos Ideas afines entre estadística y redes neuronales, y flujo de trabajo de creación de una red Tipos principales de redes Aprendizaje y generalización (notas sobre ampliación de muestra) Resumen de ideas de diseño Redes profundas Evolución temporal Redes de atención y transformadoras Recorte de redes Uso de redes preentrenadas Selección de variables Selección de modelos

Opciones de trabajo Introducción Problema de reconocimiento/clasificación Análisis Ajuste y generalización: Guión Redes profundas Caso "realista" grande Variantes de redes convolutivas Ejemplo de procesado de lenguaje natural Series temporales Aprovechamiento de redes preexistentes Selección de variables (Fichero con datos de 100 y 100 muestras de espectro de 10000 puntos) Guión Selección de modelos: Guión Para hacer la parte de agrupamiento sin redes puedes usar la siguiente guía para Python/Scipy (Pytorch) Competitivas: Guión Redes de respuesta radial: Guión

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