LW6EGE / intro_keras

Taller de introducción a las redes neuronales y la utilización de la librerías Keras para su implementación.

Pedro Atencio - 2019

Repositorio del taller - Introducción a las redes neuronales en Keras - desarrollado en la Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca, Argentina.

Contenido:

1. Conceptos generales (días 1 y 2)
   1. Regresor logistico como una neurona. link
      1. Análisis desde el grafo de cómputo.
      2. Implementación tradicional.
      3. Broadcasting / Vectorization.
      4. Implementación vectorizada.
      5. Descenso del gradiente.
   2. El operador XOR. link
      1. Clasificación no-lineal.
      2. XOR y su descomposición lineal.
      3. Regresores lineales en capas.
   3. Red Neuronal y Backpropagation (descenso del gradiente generalizado) link
      • Notación.
      • Forward propagation.
      • Backpropagation.
      • Errores y funciones de activación.
2. Conceptos tecnológicos (tensorflow.keras) (días 3 y 4)
   1. Introducción a Keras. link
      1. Primera red en Keras.
      2. Ensamble de la red: a) Construcción como lista b) Agregación de capas (model.add) b) "Cableado" manual.
      3. Compilación.
      4. Preparacion del dataset. Split. K-Fold.
      5. Entrenamiento y validación. model.evaluate() Evaluacion durante el entrenamiento.
      6. Ejemplo: MNIST.
   2. Aplicaciones
      1. Clasificación y Regresión.
      2. Convolución 2D (concepto).
      3. Series de tiempo (redes recurrentes).
3. Conceptos utilitarios (día 5)
   1. Fine-tuning: Utilizar una red pre-entrenada y afinarla para que trabaje con nuestros datos.
   2. Callbacks: Tomar decisiones durante el proceso de entrenamiento.
   3. Grid search: Encontrar los mejores parámetros de la red.
   4. Lamba layers: Construir nuestras propias capas de red neuronal.
   5. Custom losses: Construir nuestras propias funciones de error.
   6. Activations: Construir nuestras propias funciones de activación.