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Explicación clara y divulgativa sobre los problemas de vanishing y exploding gradient en redes profundas, las técnicas que los mitigaron y cómo Beam Search permitió generar secuencias coherentes antes de la llegada de los Transformers.
Una explicación clara y divulgativa sobre cómo las LSTM y las GRU resolvieron el problema del vanishing gradient, aprendieron a recordar información a largo plazo y prepararon el camino hacia la atención y los Transformers.
Explicación clara y divulgativa sobre cómo funcionan las RNN, por qué fueron revolucionarias para procesar secuencias y cómo las versiones bidireccionales ampliaron su capacidad de entender contexto completo antes de la llegada de los Transformers.
Una explicación clara y divulgativa sobre GloVe, el modelo que aprende significado a partir de estadísticas globales del lenguaje, y sobre cómo los embeddings pueden heredar sesgos de género, cultura y sociedad presentes en los datos reales.
Descubre qué es un Autoencoder, cómo comprime y reconstruye datos, y por qué aprender a “mirarse en el espejo” permite a las redes neuronales captar la esencia de la información. Una explicación clara y divulgativa sobre latent space, variantes y su relación con embeddings.
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