Variational AutoEncoder

1 de Marzo de 2020, ha tenido 2489 vistas

Los Variational AutoEncoders (VAE) son modelos de aprendizaje que mezclan las redes neuronales con distribuciones de probabilidad. Su principal uso es el de construir modelos generativos que son capaces de producir datos sintéticos que siguen los mismos patrones que los grandes conjuntos de datos de los que se alimentan. Normalmente, se han usado para generar imágenes que asemejan, por ejemplo, características conocidas tales como caras, vehículos, habitáculos, etc. aunque en teoría podrían usarse para la generación de cualquier tipo de dato, siempre y cuando el conjunto de entrenamiento de datos reales sea adecuado (en tamaño y contenido).

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Algoritmos de Clustering

28 de Noviembre de 2019, ha tenido 8165 vistas

Un algoritmo de clustering tiene como objetivo agrupar los objetos de un dataset según su similaridad, de forma que los objetos que hay dentro de un grupo (cluster) sean más similares que aquellos que caen en grupos distintos. Para resolver este problema se han desarrollado muchos algoritmos que se diferencian entre sí según qué se entiende por cluster (que, en esencia, viene dado por cómo definimos que dos objetos son más o menos similares) y por la eficiencia computacional a la hora de conseguir la agrupación final. En esta entrada haremos un recorrido por los más habituales de estos algoritmos.

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Planificación: Fundamentos (y NetLogo)

13 de Octubre de 2019, ha tenido 490 vistas

En esta entrada completamos el uso de procedimientos de búsqueda en Espacios de Estados para resolver problemas de Planificación Automática. Veremos algunas generalidades acerca del tipo de problemas que podemos resolver y de las aproximaciones formales que se han creado. También podremos ver cómo se puede implementar en NetLogo un algoritmo sencillo de conversión de un problema de planificación en uno de búsqueda (para usar, por ejemplo, BFS o A*).

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NetLogo: Grafos

9 de Octubre de 2019, ha tenido 1079 vistas

A pesar de que ya con anterioridad hemos hablado de los enlaces (links) como el tercer tipo de agentes que se puede manipular en Netlogo, hasta ahora no hemos trabajado con ellos, principalmente por el hecho de que necesitábamos conocer algunas técnicas de programación para poder sacarles todo el partido que nos puedan dar. En esta entrada haremos un breve repaso a cómo se modelan redes/grafos en NetLogo, usando tortugas como nodos y links como enlaces.

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Lógica de Primer Orden: una Introducción Informal

25 de Septiembre de 2019, ha tenido 8381 vistas

A partir de las bondades que ofrece la Lógica Proposicional, y también conociendo sus limitaciones, damos aquí una introducción (principalmente, informal) de la Lógica de Primer Orden, de sus características diferenciadoras más importantes, destacando su mayor capacidad expresiva, pero también las dificultades adicionales que presenta desde el punto de vista computacional.

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ALGUNAS ENTRADAS ANTERIORES ... AL AZAR

Representación del Conocimiento

24 de Septiembre de 2017, 22076 vistas

Aunque la Representación del Conocimiento es uno de los conceptos centrales y, de alguna manera, más conocidos en Inteligencia Artificial, la pregunta más fundamental "¿qué es?" rara vez se ha contestado directamente. En esta entrada volvemos a lo básico para abordar la cuestión directamente. Creemos que la respuesta se puede entender mejor en función de los cinco roles importantes, y claramente diferentes, que desempeña una representación, cada uno de los cuales plantea necesidades diferentes, y a veces contradictorias, a las propiedades que debe tener una representación.

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Sistemas Complejos, Sistemas Dinámicos y Redes Complejas

27 de Noviembre de 2013, 25935 vistas

Un sistema es un conjunto de elementos o partes que interaccionan entre sí a fin de alcanzar un objetivo concreto. En consecuencia, para que el comportamiento de un sistema esté adecuadamente descrito, es necesario conocer, además de sus elementos, las interacciones o relaciones entre ellos. Pero no sólo eso: también se requiere saber sus estados (los valores instantáneos de todos los elementos) y sus transiciones (los cambios dinámicos de esos estados). En otras palabras, se deben describir tanto la estructura (lo que es el sistema) como la función (lo que hace el sistema).

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