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Glossary

0-9
6DoF pose estimation4D data5G + AI1-shot learning0-shot learning3D convolution8-bit quantization7D representation2-stage detector9-layer network
A
Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithm
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
Classifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbot
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpochExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward PropagationFoundation Model
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hierarchical ModelHeuristicHallucinationHidden LayerHyperparameter
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JuxtapositionJitteringJAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-lines
K
K-Shot LearningKernel TrickK-means ClusteringKnowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
NLP / Natural Language ProcessingNovelty Detection / Anomaly DetectionNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
PretrainingPoolingParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPrompt
Q
Q-learningQueue / BufferQuantizationQuality EstimationQuery
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningRegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTraining DataTransfer LearningTransformer
U
Unsupervised LearningUniversal Approximation TheoremUnderfittingUncertainty EstimationU-Net
V
Vector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Validation SetVision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient
W
Weight DecayWeak SupervisionWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemXAI / Explainable AIX-axis / feature axisXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUVYoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

Qué es la Propagación Adelante

La Propagación Adelante es un concepto fundamental en redes neuronales, esencial para los procesos de entrenamiento e inferencia. Se refiere al flujo de señales desde la capa de entrada hasta la capa de salida dentro de una red neuronal. Durante este proceso, los datos de entrada se pasan a través de neuronas, se ponderan y se transforman mediante funciones de activación, culminando en un resultado de salida. Comprender este proceso es crucial para diseñar modelos de aprendizaje profundo efectivos.


La importancia de la Propagación Adelante radica en su papel como base para calcular predicciones a partir de datos de entrada. Este proceso permite que la red neuronal genere una salida, lo que es vital para proporcionar retroalimentación durante el entrenamiento. Una comprensión sólida de cómo funciona la Propagación Adelante es clave para construir redes neuronales eficientes.


Durante la Propagación Adelante, la salida de cada capa se convierte en la entrada de la siguiente capa. Cada neurona calcula la suma ponderada de las entradas y aplica una función de activación no lineal. Este proceso se puede realizar de manera eficiente utilizando operaciones de matriz, especialmente en conjuntos de datos grandes y modelos complejos.


La Propagación Adelante se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones, incluyendo reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación. Por ejemplo, en tareas de clasificación de imágenes, los datos de imagen de entrada se procesan a través de múltiples capas convolucionales y completamente conectadas durante la Propagación Adelante para generar la distribución de probabilidad de cada clase.


A medida que el aprendizaje profundo continúa evolucionando, la eficiencia y precisión de la Propagación Adelante están en constante mejora. Los investigadores están explorando métodos computacionales más eficientes y arquitecturas de red para permitir un procesamiento más rápido de datos a gran escala.


Las ventajas de la Propagación Adelante incluyen su intuición y eficiencia, lo que permite calcular predicciones rápidamente. Sin embargo, sus desventajas incluyen la dependencia del diseño de la estructura de la red, que puede llevar a problemas de sobreajuste si el modelo es demasiado complejo.


Al diseñar redes neuronales, es importante configurar adecuadamente el número de neuronas en cada capa y las funciones de activación utilizadas para equilibrar el rendimiento del modelo y la eficiencia computacional.