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Introducción a paddle.nn y paddle.nn.functional El módulo paddle.nn en PaddlePaddle proporciona implementaciones de capas de redes neuronales como clases, mientras que paddle.nn.functional ofrece las correspondientes funciones operativas. Aunque su funcionalidad central es similar, existen diferencias clave en su uso y alcance. Las clases en pa ...

El diagnóstico de fallas en cajas de engranajes representa uno de los aspectos más críticos en el mantenimiento industrial moderno. En este artículo exploraremos una arquitectura basada en la combinación de GADF (Gramian Angular Difference Field) con redes CNN-LSTM, implementada completamente en MATLAB, utilizando el conjunto de datos de la Uni ...

Introducción y Configuración del Entorno El análisis de sentimiento en idioma chino presenta desafíos únicos debido a la falta de espacios entre palabras y la complejidad semántica. Para abordar este problema, se puede utilizar una arquitectura de Red Neuronal Recurrente, específicamente una Red de Memoria a Corto y Largo Plazo (LSTM), implemen ...

Problemas frecuentes al compilar modelos LSTM con CUDA Al implementar modelos LSTM en PyTorch con GPU, puede surgir el error: RuntimeError: Input and hidden tensors are not at the same device. Esto sucede porque, aunque la instancia del modelo se desplaza a CUDA, las capas ocultas inicializadas durante el forward pass pueden permanecer en la CP ...