Las matemáticas del Deep Learning

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Estaba anoche echando un vistazo en la plataforma Reddit y, por mera casualidad, encontré este hilo que enlazaba a un tutorial (aunque más bien parece una conferencia por lo que llevo visto hasta el momento), subido a YouTube, cuyo título reza “Tutorial : Mathematics of Deep Learning - Part 1” (la segunda parte del mismo también está disponible en estos momentos).

La charla viene de la mano de René Vidal y Raja Giryes, y fue uno de los tutoriales que se presentaron en la pasada convención CVPR 2017 a finales de julio.

A la hora de escribir estas líneas, he superado el ecuador del primer vídeo y me he animado a escribir esta entrada para compartirlo porque, sinceramente, está siendo muy interesante. La exposición de los problemas, planteamientos y resultados es bastante clara, todo apoyado en una miríada de referencias a papers recientes, por si quisiéramos continuar indagando.

Sin más dilación, dejo a continuación los vídeos correspondientes a la mencionada conferencia:




Además, comparto los enlaces asociados a las transparencias que los ponentes utilizan a lo largo de sus respectivas partes, por si alguien tuviese interés en imprimirlas e ir llevando a cabo anotaciones en ellas sobre la marcha:

Por otro lado, cabe destacar que tenemos a nuestra disposición una considerable cantidad de vídeos adicionales en el canal de YouTube asociado a la CVF, que recogen algunas conferencias impartidas durante las pasadas convenciones CVPR e ICCV.

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