Lecturas para introducirse al uso de redes neuronales convolucionales

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Una vez finalizados los dos primeros cursos de la especialización sobre Deep Learning que ofrece Coursera, y estimando que el tercero de ellos lo aprovecharía mejor dejándolo para el final, me he quedado, como ya sospechaba, con ganas de más.

A la hora de escribir estas líneas, los dos cursos de dicha especialización que todavía no tienen fecha de inicio para la primera sesión son:

  • Convolutional Neural Networks, y
  • Sequence Models.

Así pues, ¿por qué no ir adelantando un poco de faena echando un vistazo a documentos relacionados con el primero de ellos? Basta una búsqueda rápida en Google para encontrar una estupenda serie de artículos, escrita por Adit Deshpande, sobre redes neuronales convolucionales (en inglés, convolutional neural networks, abreviado normalmente como CNN).

El primero de ellos ofrece una idea general del funcionamiento completo de la red, dejando el segundo para introducirse en ciertos detalles técnicos interesantes como stride, padding, pooling o data augmentation, por nombrar algunos. La serie finaliza con un repaso de las principales arquitecturas para redes neuronales convolucionales que se han presentado, durante los últimos años, a distintas competiciones internacionales (por ejemplo, AlexNet, VGG, Inception o ResNet), enlazando a los diferentes papers que las comentan.

A continuación comparto los enlaces a los artículos de la mencionada serie. Su lectura no tiene desperdicio alguno:

Ahora bien, tras echarle un vistazo a estos documentos, ¿qué podemos hacer? El siguiente paso en el que me encuentro es, precisamente, exprimir una de las sugerencias que en la serie de artículos nos recomiendan: CS231n. Hace un par de semanas que subieron las grabaciones de las clases correspondientes a la sesión de Spring 2017 y, tras echar un vistazo por encima a los materiales que comparte en la página web asociada al curso, el conjunto promete bastante:

Los principales enlaces de interés relacionados con CS231n son:

Así pues, ya tenemos faena para estar entretenidos durante bastantes horas, ¿verdad? ¡Manos a la obra pues!

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