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Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:
Resumen:
1.-El aprendizaje profundo ha tenido éxito en asistentes personales, juegos, robótica, drones y coches autónomos.
2.-La visión por computadora se centra en aplicar redes neuronales, mientras que el aprendizaje automático se centra en mejorar las redes neuronales.
3.-Muchos problemas implican predecir variables aleatorias estadísticamente relacionadas, lo que el aprendizaje profundo puede ayudar a resolver.
4.-El aprendizaje profundo estándar utiliza métodos feedforward para predecir una sola salida minimizando una función de pérdida simple.
5.-El aprendizaje multitarea comparte parámetros de red y especializa ramas para diferentes tipos de predicción.
6.-Los campos aleatorios de Markov se pueden usar para el post-procesamiento para imponer suavidad en las predicciones.
7.-Es deseable incorporar dependencias de variables de salida mientras se aprenden características profundas.
8.-Los modelos gráficos codifican dependencias entre variables aleatorias usando funciones de energía.
9.-Los campos aleatorios condicionales modelan la distribución condicional de las salidas dadas las entradas.
10.-El aprendizaje en CRFs implica minimizar la pérdida de prueba empírica, lo cual es difícil, por lo que se utilizan pérdidas sustitutas.
11.-Las pérdidas sustitutas de CRF son convexas en los parámetros del modelo log-lineal.
12.-Hacer que los CRFs sean menos superficiales combinándolos con aprendizaje profundo es una solución.
13.-El aprendizaje de modelos CRF profundos implica un algoritmo de doble bucle con inferencia y actualizaciones de parámetros.
14.-La inferencia se puede aproximar para eficiencia, y el algoritmo se puede paralelizar a través de ejemplos y máquinas.
15.-Un algoritmo de un solo bucle que intercalan aprendizaje e inferencia es más rápido para modelos gráficos generales.
16.-Los experimentos de reconocimiento de caracteres muestran que entrenar conjuntamente redes profundas y CRFs mejora el rendimiento.
17.-Los experimentos de etiquetado de imágenes demuestran una convergencia más rápida con el algoritmo de un solo bucle.
18.-El rendimiento de la segmentación semántica mejora un 3% al aprender conjuntamente características profundas y parámetros CRF.
19.-La segmentación a nivel de instancia es más desafiante debido a la invariancia de permutación, pero se puede abordar con heurísticas de ordenamiento.
20.-Construir mapas del mundo a partir de imágenes aéreas es posible con modelos estructurados profundos.
21.-Los modelos estructurados profundos se han aplicado en varios dominios, con creciente popularidad.
22.-Minimizar directamente la pérdida de tarea durante el entrenamiento es deseable pero desafiante debido a la no diferenciabilidad.
23.-Condiciones de regularidad leves permiten la convergencia a la actualización correcta al minimizar la pérdida de tarea.
24.-El entrenamiento con funciones de pérdida arbitrariamente complicadas es posible usando una regla de actualización modificada.
25.-Experimentos sobre clasificación de acciones, detección de objetos y ranking de precisión promedio muestran beneficios de la optimización directa de pérdida.
26.-El ruido en las etiquetas degrada significativamente el rendimiento de la entropía cruzada y la pérdida de bisagra, pero la optimización directa de pérdida es robusta.
27.-El aprendizaje profundo es popular para aprender incrustaciones de oraciones, imágenes y datos multimodales.
28.-El conocimiento previo de las relaciones entre conceptos se puede incorporar en los espacios de incrustación.
29.-Relaciones jerárquicas como hiperonimia, implicación y abstracción se pueden codificar en incrustaciones.
30.-Crear incrustaciones que respeten jerarquías de orden parcial es una dirección de investigación interesante.
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