Gracias! Me alegro que te guste. No olvides darle a LIKE y compartirlo en las redes sociales. Además te recomiendo que te SUSCRIBAS a los NUEVOS CANALES en los que se dividirá Xpikuos. Xpikuos-IA: ruclips.net/channel/UCU5wcBa5NKUBlzkC2rq3O2g Xpikuos-Robots: ruclips.net/channel/UCjp-bmm7X8n3hKPj7HPbhdg Xpikuos-Fun: ruclips.net/channel/UCVTdb_UIRwwhKWNdVAvj9Ww Gracias :)
Has buscado en Amazon? De todas formas, cuando uno busca algo tan específico es mejor recurrir a Google (pero claro, toda la información está en inglés...)
Hola! Actualmente estoy trabajando con Autoencoders y me he introducido a ellos usando este Libro: Advanced Deep Learning with Python - Ivan Vasilev, editorial: Packt. www.packtpub.com/data/advanced-deep-learning-with-python Está en ingles eso sí. Además de Autoencoders también tienes Variational Autoencoders (Y muchísimo contenido sobre Deep Learning, claro).
Cierto. Pero a mi me sigue chirriando (es algo ya una cuestión personal)... JAJAJA. En cualquier caso, gracias por dejar tu comentario y no olvides darle a LIKE al vídeo y compartirlo en las redes sociales ;)
Pues, básicamente, como entrada del autoencoder, le pasas la imagen que quieres comprimir, y la imagen comprimida (que no es en sí una imagen, sino algo "raro") es lo que se obtiene a la salida del encoder (es decir, a la salida de la capa que "hace de cuello de botella" del autoencoder). Luego, para decodificar dicha imagen comprimida se la pasas como entrada al decoder, y a su salida tienes la imagen descomprimida. Pero, ojo, recuerda que esta compresión es con pérdidas, por lo que la imagen recuperada tendrá una calidad peor que la original. Por último, y para aclarar un poco más, fíjate bien que tanto el encoder como el decoder son dos "vulgares" perceptrones multicapas ;)
Buenas, soy nuevo en el Tema de Deep Learning y mi pregunta es, Podria utilizar autoencoders y Clustering juntos, para la deteccion o clasificacion de imagenes
A ver... Para detección de imágenes lo "normal" es usar redes neuronales convolucionales. Lo de usar autoencoders y luego clustering se usa, por ejemplo, en los llamados autoencoders convolucionales. Léete este artículo: sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/ ... y no olvides darle a LIKE al vídeo y compartirlo en las redes sociales :)
De nada :). No olvides darle a LIKE, compartirlo en las redes sociales y SUSCRIBRTE a los NUEVOS CANALES en los que se dividirá Xpikuos. Xpikuos-IA: ruclips.net/channel/UCU5wcBa5NKUBlzkC2rq3O2g Xpikuos-Robots: ruclips.net/channel/UCjp-bmm7X8n3hKPj7HPbhdg Xpikuos-Fun: ruclips.net/channel/UCVTdb_UIRwwhKWNdVAvj9Ww Gracias!
excelente vídeo, acabo de descubrir tu canal y es oro puro
Me alegro que te guste :) No olvides darle a LIKE y compartirlo en las redes sociales :)
Gracias! Me alegro que te guste. No olvides darle a LIKE y compartirlo en las redes sociales. Además te recomiendo que te SUSCRIBAS a los NUEVOS CANALES en los que se dividirá Xpikuos.
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Gracias :)
Hola, en que libro puedo encontrar información de autoencoders?
Has buscado en Amazon? De todas formas, cuando uno busca algo tan específico es mejor recurrir a Google (pero claro, toda la información está en inglés...)
Hola! Actualmente estoy trabajando con Autoencoders y me he introducido a ellos usando este Libro: Advanced Deep Learning with Python - Ivan Vasilev, editorial: Packt. www.packtpub.com/data/advanced-deep-learning-with-python
Está en ingles eso sí. Además de Autoencoders también tienes Variational Autoencoders (Y muchísimo contenido sobre Deep Learning, claro).
Se lo considera Unsupervised Learning a los autoencoders, ya que no necesitamos tener los labels para aplicarlo.
Buen video,
Cierto. Pero a mi me sigue chirriando (es algo ya una cuestión personal)... JAJAJA. En cualquier caso, gracias por dejar tu comentario y no olvides darle a LIKE al vídeo y compartirlo en las redes sociales ;)
Excelente explicación!
Una pregunta. Para la comprensión de imágenes, podría utilizar autoencoders con otro tipo de codificación (ejemplo huffman coding) ?
No veo cómo y/o dónde querrías aplicar la codificación Huffman en un autoencoder...
@@Xpikuos cómo funcionaría el autoencoders para la compresión de imágenes?
Pues, básicamente, como entrada del autoencoder, le pasas la imagen que quieres comprimir, y la imagen comprimida (que no es en sí una imagen, sino algo "raro") es lo que se obtiene a la salida del encoder (es decir, a la salida de la capa que "hace de cuello de botella" del autoencoder). Luego, para decodificar dicha imagen comprimida se la pasas como entrada al decoder, y a su salida tienes la imagen descomprimida. Pero, ojo, recuerda que esta compresión es con pérdidas, por lo que la imagen recuperada tendrá una calidad peor que la original. Por último, y para aclarar un poco más, fíjate bien que tanto el encoder como el decoder son dos "vulgares" perceptrones multicapas ;)
Buenas, soy nuevo en el Tema de Deep Learning y mi pregunta es, Podria utilizar autoencoders y Clustering juntos, para la deteccion o clasificacion de imagenes
A ver... Para detección de imágenes lo "normal" es usar redes neuronales convolucionales. Lo de usar autoencoders y luego clustering se usa, por ejemplo, en los llamados autoencoders convolucionales. Léete este artículo: sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/
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gracias!
De nada :). No olvides darle a LIKE, compartirlo en las redes sociales y SUSCRIBRTE a los NUEVOS CANALES en los que se dividirá Xpikuos.
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Gracias!