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Cuestionario Parte 2: Marcos de Aprendizaje Profundo Avanzados
Capítulo 4: Deep Learning con PyTorch
- ¿Cuál es la principal diferencia entre los gráficos de computación estáticos y dinámicos? ¿Por qué PyTorch se considera más flexible para la investigación y la experimentación?
- ¿Cuáles son los componentes clave del módulo de redes neuronales de PyTorch (
torch.nn), y cómo se utilizan para construir un modelo? - ¿Cómo permite el motor de autograd en PyTorch la diferenciación automática, y por qué es importante para entrenar modelos de deep learning?
- En PyTorch, ¿cómo se carga un modelo preentrenado y se ajusta para una nueva tarea? Proporciona un ejemplo utilizando ResNet.
- Explica el concepto de aprendizaje por transferencia y cómo se puede implementar en PyTorch.
Capítulo 4: Deep Learning con PyTorch
- ¿Cuál es la principal diferencia entre los gráficos de computación estáticos y dinámicos? ¿Por qué PyTorch se considera más flexible para la investigación y la experimentación?
- ¿Cuáles son los componentes clave del módulo de redes neuronales de PyTorch (
torch.nn), y cómo se utilizan para construir un modelo? - ¿Cómo permite el motor de autograd en PyTorch la diferenciación automática, y por qué es importante para entrenar modelos de deep learning?
- En PyTorch, ¿cómo se carga un modelo preentrenado y se ajusta para una nueva tarea? Proporciona un ejemplo utilizando ResNet.
- Explica el concepto de aprendizaje por transferencia y cómo se puede implementar en PyTorch.
Capítulo 4: Deep Learning con PyTorch
- ¿Cuál es la principal diferencia entre los gráficos de computación estáticos y dinámicos? ¿Por qué PyTorch se considera más flexible para la investigación y la experimentación?
- ¿Cuáles son los componentes clave del módulo de redes neuronales de PyTorch (
torch.nn), y cómo se utilizan para construir un modelo? - ¿Cómo permite el motor de autograd en PyTorch la diferenciación automática, y por qué es importante para entrenar modelos de deep learning?
- En PyTorch, ¿cómo se carga un modelo preentrenado y se ajusta para una nueva tarea? Proporciona un ejemplo utilizando ResNet.
- Explica el concepto de aprendizaje por transferencia y cómo se puede implementar en PyTorch.
Capítulo 4: Deep Learning con PyTorch
- ¿Cuál es la principal diferencia entre los gráficos de computación estáticos y dinámicos? ¿Por qué PyTorch se considera más flexible para la investigación y la experimentación?
- ¿Cuáles son los componentes clave del módulo de redes neuronales de PyTorch (
torch.nn), y cómo se utilizan para construir un modelo? - ¿Cómo permite el motor de autograd en PyTorch la diferenciación automática, y por qué es importante para entrenar modelos de deep learning?
- En PyTorch, ¿cómo se carga un modelo preentrenado y se ajusta para una nueva tarea? Proporciona un ejemplo utilizando ResNet.
- Explica el concepto de aprendizaje por transferencia y cómo se puede implementar en PyTorch.