Speech to Text con Tensorflow modelo datahack
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Speech to Text con Tensorflow (3) – Un modelo made in datahack

En los artículos anteriores, introducción y mecanismos de atención, estuvimos hablando de las circunstancias que nos llevaron a embarcarnos en la construcción de este modelo y los principales enfoques que se han venido usando para el entrenamiento de redes neuronales con información secuencial. En este veremos como llevamos a cabo la construcción de nuestro primer …

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Speech to Text con Tensorflow (2) – Mecanismos de Atención

Tal y como vimos la semana pasada en el artículo introductorio de Speech to text con Tensorflow, los mecanismos de atención  surgieron para resolver los “problemas de olvido” que sufrían la redes encoder, a la hora de memorizar secuencias muy largas. Su funcionamiento se basa en emular el procesamiento humano, es decir, en vez de …

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Diario de DIA4RA Pruebas unitarias speech to text
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Speech to Text con Tensorflow (1) – Introducción

Uno de los resultados del proyecto DIA4RA, que estamos actualmente desarrollando en datahack y cuyo objetivo es dotar a un robot humanoide “Pepper”, de una serie de capacidades cognitivas que le permitan asistir a personas con Alzhéimer, ha sido la creación de un modelo de speech to text, es decir, un software que convierte la …

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Spatial Transformer Networks
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Tensorflow: Potenciando Convoluciones con Spatial Transformers (parte 2)

En el artículo anterior hicimos una introducción a las Spatial Transformer Networks (STN) y desarrollamos su componente Localisation Network. Hoy nos centraremos en desarrollar los dos componentes restantes. Grid Generator El objetivo de Grid Generator es obtener un “Parameterised Sampling Grid”, que son un conjunto de puntos del feature map de entrada U a partir de …

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tensoflow: Potenciando Convoluciones con Spatial Transformers . master big data. datahack, expertos en big data
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Tensorflow: Potenciando Convoluciones con Spatial Transformers (parte 1)

En el artículo anterior vimos en qué consistía el concepto de convolución. Esta, aunque está dando muy buenos resultados en ámbitos de visión artificial e incluso en problemas de series temporales, tiene una serie de debilidades en cuanto a su capacidad de resistencia frente a variaciones en los datos. La capa de Pooling aplica un …

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Programando con la API de Bajo Nivel de Tensorflow
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DIA4RA para programadores: Programando con la API de Bajo Nivel de Tensorflow (II)

Ya estamos aquí para continuar el relato donde lo dejamos en el artículo anterior de esta serie. La trama quedó en suspense después de mostrar que un programa de Tensorflow se divide en 2 fases. La primera consiste en la construcción del grafo que alberga por un lado las operaciones a realizar y por otro …

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Proyecto Dia4ra - datahack, expertos en Big Data
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DIA4RA para programadores: Programando con la API de Bajo Nivel de Tensorflow (I)

Tras una breve introducción en la que os mostramos el objetivo de DIA4RA y nuestra intención de hacer un recorrido por las principales herramientas que estamos empleando, ha llegado el momento de ponernos manos a la obra. Y qué mejor manera de comenzar que hacerlo por el tejado, la librería que vamos a utilizar para …

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