deep learning

Autoencoders: una serie de lecciones aprendidas

Estos días pasados he tenido que usar autoencoders como mecanismos para reducir la dimensión de una serie de conjuntos de datos. El principal problema al que me he enfrentado —cómo no— ha sido el de diseñar una arquitectura adecuada para el problema en cuestión. El principal motivo es que la práctica totalidad de los tutoriales, ejemplos, etc. disponibles por ahí tienen como aplicación principal el tratamiento de imágenes y en mi caso no.

"Denoising diffusion" en una dimensión (entre otras simplificaciones)

I. Motivación e introducción Denoising diffusion —DD en lo que sigue— es uno de los principales ingredientes del archipopular stable diffusion. Es un algoritmo que se usa fundamentalmente para generar imágenes y que funciona, a grandes rasgos así: Se parte de un catálogo de imágenes, que son vectores en un espacio (de dimensión alta). Esos vectores se difuminan utilizando un proceso concreto —piénsese en una especie de movimiento Browniano— hasta que su distribución es aproximadamente una normal (en ese espacio de dimensión elevada).

¿Pato o conejo? (Y su moraleja)

Supongo que Is it a Duck or a Rabbit? For Google Cloud Vision, it depends how the image is rotated. pic.twitter.com/a30VzjEXVv — Max Woolf (@minimaxir) March 7, 2019 es conocido de todos. Según la orientación de la imagen, la red neuronal correspondiente la categoriza bien como conejo o bien como pato. ¿El motivo? La red está entrenada con una serie de fotos etiquetadas por humanos y en ellas, las figuras en que parecen conejos están en ciertos ángulos (los naturales en fotos de conejos) y en las que aparecen patos, en otros.

"Deep learning": una evaluación crítica

Tal vendría a ser la traducción del título de este artículo con el que, mentándolo, hago contrapeso a opiniones enlatadas con sabor a gominola. Por no dejarlo todo en dos líneas, enumero aquí los diez mayores retos (¿problemas?) que encuentra hoy en día el autor en el deep learning: Que necesita demasiados datos Que apenas tiene capacidad de transferencia (i.e., de trasladar lo aprendido en un contexto a otro) Que no sabe gestionar sistemas jerárquicos Que no es bueno infiriendo Que no es lo suficientemente transparente (en este punto cita, por supuesto, a nuestra autora favorita, Catherine O’Neill) No usa conocimiento previo (¡uh, uh, bayesianos!

Demasiada gente conozco que todavía no sabe de GPT-2

Así que si eres uno de ellos, lee esto. Todo. Completo. Incluidos los motivos por los que no se va a liberar tal cual. Si te quedas con ganas de más, lee esto (un divertimento) o, más en serio, esto otro, donde se da cuenta de uno de los logros de GPT-2 que, a primera vista, pasa desapercibido: que ha logrado adquirir determinadas habilidades sin haber sido entrenado específicamente para ello.