Círculo de intercambio de inteligencia artificial

扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，专门用于创建新的数据样本，例如图像、音频或文本。模型的核心灵感来源于物理学中的扩散过程，模拟粒子从高浓度区域向低浓度区域自然扩散的现象。在机器...

模型微调（Fine-tuning）是机器学习中迁移学习的一种具体实现方式。核心流程以预训练模型为基础，预训练模型利用大规模数据集学习通用模式，形成广泛的特征提取能力。微调阶段则引入特定任务的数据集，对...

El mecanismo de atención (Attention Mechanism) es una técnica computacional que imita los procesos cognitivos humanos, aplicada inicialmente en el campo de la traducción automática y convertida posteriormente en una parte importante del aprendizaje profundo.

La arquitectura Transformer es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para procesar tareas secuencia a secuencia, como la traducción automática o el resumen de textos. La principal innovación radica en basarse exclusivamente en el mecanismo de autoatención, evitando los bucles tradicionales o las estructuras convolucionales. Al permitir que el modelo procese todos los elementos de una secuencia en...

El modelo preentrenado (PTM) es una técnica fundamental y poderosa en inteligencia artificial, que representa modelos de aprendizaje automático preentrenados en conjuntos de datos a gran escala. Los modelos forman una amplia base de conocimientos procesando cantidades masivas de información y aprendiendo patrones y características genéricas de los datos....

Large Language Model (LLM) es un sistema de aprendizaje profundo entrenado en datos de texto masivos, con la arquitectura Transformer en su núcleo. El mecanismo de autoatención de esta arquitectura puede capturar eficazmente las dependencias a larga distancia en el lenguaje. El modelo de "gran ...

La memoria a largo plazo (LSTM) es una variante de red neuronal recurrente diseñada específicamente para procesar datos secuenciales. En el campo de la inteligencia artificial, los datos secuenciales se utilizan ampliamente en tareas como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla.

El aprendizaje federado (FL) es un enfoque innovador de aprendizaje automático, propuesto por primera vez por un equipo de investigadores de Google en 2016, que tiene como objetivo abordar los desafíos de la privacidad de los datos y la computación distribuida.

La red neuronal recurrente (RNN) es una arquitectura de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales. Por datos secuenciales se entiende una colección de datos con orden temporal o dependencias, como textos lingüísticos, señales de voz o series temporales.

La red neuronal (NN) es un modelo computacional inspirado en el funcionamiento de las neuronas en el cerebro biológico.