🚀 Deep Learning desde cero… ¡y sin TensorFlow ni PyTorch!#
Este enfoque propone construir redes neuronales profundas usando solo Numpy, con una arquitectura más explicable, rápida, robusta y fácil de ajustar.
Lo más innovador: técnicas como equalization, chaotic gradient descent y ghost parameters para acelerar y estabilizar el entrenamiento.
🔟 10 Key Features para potenciar DNN#
- 🔁 Reparameterization — Cambiar la forma de los parámetros para mejorar estabilidad o flexibilidad.
- 👻 Ghost parameters — Parámetros “fantasma” que suavizan el descenso y permiten watermarking.
- 🧱 Layer flattening — Optimizar todas las capas a la vez, reduciendo propagación de errores.
- 🪜 Sub-layers — Optimizar por bloques de parámetros, útil en alta dimensión.
- 🐝 Swarm optimization — Múltiples partículas explorando el espacio para evitar mínimos locales.
- 🔥 Decaying entropy — Permitir ascensos controlados para escapar de trampas del gradiente.
- 🎚️ Adaptive loss — La función de pérdida cambia dinámicamente para reactivar el aprendizaje.
- ⚖️ Equalization — Transformar temporalmente la salida para acelerar la convergencia.
- 📏 Normalized parameters — Todo en [0,1] para evitar explosiones del gradiente.
- 🧮 Math-free gradient — Gradientes sin fórmulas: solo datos y tablas precomputadas.
🧠 Explicación en pocas palabras#
Si eres nuevo en esto, imagina que una red neuronal es una máquina que aprende patrones.
Este enfoque propone:
- Usar funciones no lineales simples en lugar de capas tradicionales.
- Añadir “trucos” que ayudan al modelo a aprender más rápido y evitar bloqueos.
- Transformar temporalmente la salida para que el aprendizaje sea más eficiente.
- Mantener el código mínimo y transparente, sin frameworks pesados.
El resultado: modelos más rápidos, más explicables y más fáciles de ajustar.
Más información en el link 👇
También publicado en LinkedIn.
