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María RibesLuisa AchaerandioBorja TosarIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor Socasmodelos iniciales neuronas artificialesaprendizaje análogo a cerebrosredes neuronales conocimiento limitadoarquitecturas redes convolucionariasredes convolucionales inspiración cerebroáreas visuales primarias y secundariasignacio crespo redes convolucionalesIgnacio CrespoConvoluciónÁrea Visual PrimariaÁrea Visual SecundariaRedes Convolucionales
Arquitecturas redes convolucionarias
Con
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Ignacio Crespo explica cómo los modelos iniciales de neuronas artificiales representaban bien el conocimiento limitado sobre las redes neuronales y cómo se desarrollaron sistemas de aprendizaje análogos a los del cerebro.
…que es como se llama. Entonces, esto puede ser para estimular otras neuronas o puede ser con neuronas inhibidoras. Neuronas inhibidoras son aquellas que si reciben suficiente estímulo de otras neuronas, el impulso que comunican no es para activar. otras neuronas, es para inhibirlas. Ahí ya vemos un mundo, en este punto sí que es muy interesante como los modelos representaban bien lo poco que sabíamos sobre estas redes neuronales, como se desarrollaron algunos sistemas de aprendizaje, como creíamos que aprendían estas redes y era análogo a como podían aprender las redes naturales en los cerebros, hasta aquí muy bien, pero tiene sus límites y aunque ha inspirado los sistemas naturales, algunas arquitecturas interesantes como redes convolucionarias Convolucionales, no sé por qué Convulón me estaba sonando mal, pero sí basándose en... Convoluc, de convolución, convoluc, convoluc. Eso es lo que me estaba pasando: redes convolucionales, inspiradas en la arquitectura que tienen nuestras áreas visuales principales, la primaria, la secundaria. Lo que vemos aquí es algo que recupera un poco esa idea. ¿Para qué? Yo creo que todos estamos viendo un montón de noticias sobre la inteligencia artificial, ya no sobre lo que pasa ahora sino las expectativas. ¿Qué es lo que va a pasar? Cada vez crece más la capacidad de estos modelos, pero también requieren un entrenamiento…
Significado #3 · Palabras #1
Ignacio Crespo introduce la relación entre la inteligencia artificial y la arquitectura del cerebro, explicando el intento de aprender del cerebro para construir sistemas informáticos y viceversa.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #16inteligencia artificial arquitectura cerebralaprender del cerebro sistemas informáticosignacio crespo relación inteligencia artificial…cuestiones, eso sí nos lo podíamos oler. Entonces, sabiendo eso, vamos poco a poco y me gusta mucho una cosa, que es que hace un rato María has dicho, han usado un perceptron multicapa, no sé muy bien qué significa eso, bueno pues tiene todo que ver con esto. Nos vamos a remontar un poco, porque aquí en cualquier caso como eje tenemos la relación que existe entre una inteligencia artificial, una arquitectura de este estilo y la arquitectura del cerebro; el intento de comunicarse entre esos dos mundos, de decir: vamos a aprender del cerebro para construir nuestros sistemas y vamos tal vez a intentar arrojar luz con nuestros sistemas sobre cómo funciona el cerebro. Eso es una propuesta que lleva décadas arrojando, bueno, menos que más resultados, pero ha hecho cosas. Y esto empezó con un modelo matemático del funcionamiento de la membrana de una neurona. Esas células que componen la mitad de nuestro cerebro, vamos a decirlo así porque hay otras células, y que son capaces de transmitir de manera muy eficiente impulsos…
Ignacio Crespo explica cómo los modelos iniciales de neuronas artificiales representaban bien el conocimiento limitado sobre las redes neuronales y cómo se desarrollaron sistemas de aprendizaje análogos a los del cerebro.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #3 · Palabras #1modelos iniciales neuronas artificialesaprendizaje análogo a cerebrosredes neuronales conocimiento limitadoarquitecturas redes convolucionariasredes convolucionales inspiración cerebroáreas visuales primarias y secundariasignacio crespo redes convolucionales…que es como se llama. Entonces, esto puede ser para estimular otras neuronas o puede ser con neuronas inhibidoras. Neuronas inhibidoras son aquellas que si reciben suficiente estímulo de otras neuronas, el impulso que comunican no es para activar. otras neuronas, es para inhibirlas. Ahí ya vemos un mundo, en este punto sí que es muy interesante como los modelos representaban bien lo poco que sabíamos sobre estas redes neuronales, como se desarrollaron algunos sistemas de aprendizaje, como creíamos que aprendían estas redes y era análogo a como podían aprender las redes naturales en los cerebros, hasta aquí muy bien, pero tiene sus límites y aunque ha inspirado los sistemas naturales, algunas arquitecturas interesantes como redes convolucionarias Convolucionales, no sé por qué Convulón me estaba sonando mal, pero sí basándose en... Convoluc, de convolución, convoluc, convoluc. Eso es lo que me estaba pasando: redes convolucionales, inspiradas en la arquitectura que tienen nuestras áreas visuales principales, la primaria, la secundaria. Lo que vemos aquí es algo que recupera un poco esa idea. ¿Para qué? Yo creo que todos estamos viendo un montón de noticias sobre la inteligencia artificial, ya no sobre lo que pasa ahora sino las expectativas. ¿Qué es lo que va a pasar? Cada vez crece más la capacidad de estos modelos, pero también requieren un entrenamiento…