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Cuestionario Parte 2: Marcos de Aprendizaje Profundo Avanzados
Capítulo 6: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs
- ¿Cuál es la principal limitación de las RNNs estándar, y cómo abordan esta limitación las LSTMs?
- Explica los roles de la compuerta de olvido, la compuerta de entrada y la compuerta de salida en una LSTM.
- ¿En qué se diferencian las Unidades Recurrentes Gated (GRUs) de las LSTMs en términos de su arquitectura?
- Describe la principal ventaja de las redes transformer sobre los modelos basados en RNN tradicionales para tareas de modelado de secuencias.
- ¿De qué manera la autoatención permite a los transformers procesar secuencias de manera más eficiente que las RNNs?
- ¿Qué son las codificaciones posicionales y por qué son necesarias en las redes transformer?
- Proporciona un ejemplo de cómo se utilizan los transformers en tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como la traducción automática o la resumirización de textos.
Capítulo 6: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs
- ¿Cuál es la principal limitación de las RNNs estándar, y cómo abordan esta limitación las LSTMs?
- Explica los roles de la compuerta de olvido, la compuerta de entrada y la compuerta de salida en una LSTM.
- ¿En qué se diferencian las Unidades Recurrentes Gated (GRUs) de las LSTMs en términos de su arquitectura?
- Describe la principal ventaja de las redes transformer sobre los modelos basados en RNN tradicionales para tareas de modelado de secuencias.
- ¿De qué manera la autoatención permite a los transformers procesar secuencias de manera más eficiente que las RNNs?
- ¿Qué son las codificaciones posicionales y por qué son necesarias en las redes transformer?
- Proporciona un ejemplo de cómo se utilizan los transformers en tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como la traducción automática o la resumirización de textos.
Capítulo 6: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs
- ¿Cuál es la principal limitación de las RNNs estándar, y cómo abordan esta limitación las LSTMs?
- Explica los roles de la compuerta de olvido, la compuerta de entrada y la compuerta de salida en una LSTM.
- ¿En qué se diferencian las Unidades Recurrentes Gated (GRUs) de las LSTMs en términos de su arquitectura?
- Describe la principal ventaja de las redes transformer sobre los modelos basados en RNN tradicionales para tareas de modelado de secuencias.
- ¿De qué manera la autoatención permite a los transformers procesar secuencias de manera más eficiente que las RNNs?
- ¿Qué son las codificaciones posicionales y por qué son necesarias en las redes transformer?
- Proporciona un ejemplo de cómo se utilizan los transformers en tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como la traducción automática o la resumirización de textos.
Capítulo 6: Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y LSTMs
- ¿Cuál es la principal limitación de las RNNs estándar, y cómo abordan esta limitación las LSTMs?
- Explica los roles de la compuerta de olvido, la compuerta de entrada y la compuerta de salida en una LSTM.
- ¿En qué se diferencian las Unidades Recurrentes Gated (GRUs) de las LSTMs en términos de su arquitectura?
- Describe la principal ventaja de las redes transformer sobre los modelos basados en RNN tradicionales para tareas de modelado de secuencias.
- ¿De qué manera la autoatención permite a los transformers procesar secuencias de manera más eficiente que las RNNs?
- ¿Qué son las codificaciones posicionales y por qué son necesarias en las redes transformer?
- Proporciona un ejemplo de cómo se utilizan los transformers en tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como la traducción automática o la resumirización de textos.