Friki Work

En ámbitos donde la "inmediatez" es crítica, como los sistemas de recomendación, la evaluación de riesgos financieros o la conducción autónoma, es común enfrentar un desafío recurrente: los modelos que funcionaban impecablemente ayer, hoy ofrecen predicciones erróneas porque los patrones de datos han cambiado. La velocidad de la evolu ...

NeuralOptimalTransport es una iniciativa de código abierto basada en PyTorch que implementa el enfoque de "Transporte Óptimo Neuronal". Este método, presentado en ICLR 2023 como una publicación destacada, fue desarrollado por Alexander Korotin, Daniil Selikhanovych y Evgeny Burnaev. Su objetivo principal es calcular mapas y planes de ...

En la era de la inteligencia artificial, las redes neuronales profundas han demostrado ser herramientas excepcionales para el aprendizaje y la predicción a partir de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el entrenamiento de estos modelos consume considerablemente recursos computacionales y tiempo. La poda (Pruning) surge como una solución pa ...

Introducción Los desarrolladores para dispositivos móviles frecuentemente se enfrentan al reto de que los modelos de deep learning que funcionan sin problemas en un PC pueden volverse inutilizables en teléfonos enteligentes o sistemas embebidos. Las causas comunes son el gran tamaño del modelo y el alto coste computacional. Las técnicas de comp ...

El modelo resmlp_big_24_224.fb_in1k representa una arquitectura de clasificación de imágenes basada en ResMLP, destacando por sus 129.1 millones de parámetros. Diseñado específicamente para tareas de reconocimiento de imágenes eficientes, este modelo fue entrenado en el conjunto de datos ImageNet-1k. Su fortaleza radica en una estructura de red ...

El procesamiento eficiente de datos es un pilar fundamental en el entrenamiento de modelos de detección de texto como DB (Differential Binarization). Este proceso abarca desde la carga inicial de imágenes hasta la generación de mapas de probabilidad y umbrales necesarios para el aprendizaje supervisado. Estructura del Cargador de Datos En las i ...

Multimodal Maestro es un ecosistema diseñado para simplificar el proceso de ajuste fino (fine-tuning) de modelos de lenguaje y visión (VLM). Aunque el núcleo soporta arquitecturas como PaliGemma 2, Florence-2 y Qwen2.5-VL, su arquitectura modular permite la incorporación de nuevos modelos siguiendo una serie de pasos estandarizados. 1. Análisis ...

Preparación del Conjunto de Datos y Transformaciones Para el procesamiento de imágenes de resonancia magnética (MRI), es fundamental estructurar los datos de manera eficiente. En lugar de cargar todas las imágenes en la memoria durante la inicialización, utilizaremos la clase Dataset de PyTorch para cargar las imágenes bajo demanda. Esto optimi ...

En el desarrolllo de modelos de generación musical basados en inteligencia artificial, garantizar un entorno de ejecución estable y eficiente es fundamental. Las imágenes PyTorch-CUDA ofrecen una solución preconfigurada que integra bibliotecas de aceleración GPU, permitiendo la replicación exacta del entorno en diferentes máquinas. La consisten ...

Redes Completamente Conectadas (Modularidad) El diseño de redes neuronales modernas se basa en la programación modular. Cada capa se define con dos funciones principales: una para la propagación hacia adelente (forward) y otra para la propagación hacia atrás (backward). Forward: Recibe la entrada y devuelve la salida junto con un "cache&q ...