Aprender TensorFlow Redes Neuronales Avanzadas

Las arquitecturas avanzadas de deep learning amplían las capacidades de las redes densas y convolucionales estándar, abordando problemas de mayor complejidad como la generación de contenido, la detección de anomalías y el modelado de dependencias de largo alcance.

Transformers y atención

Los Transformers han revolucionado tanto NLP como visión por computador. La capa MultiHeadAttention de Keras permite construir bloques Transformer que capturan relaciones entre todos los elementos de una secuencia simultáneamente, sin recurrencia. Son la base de modelos como BERT, GPT y Vision Transformer (ViT).

Autoencoders y VAE

Los autoencoders aprenden a comprimir datos en un espacio latente de menor dimensión y a reconstruirlos. Son útiles para detección de anomalías: muestras que el modelo no sabe reconstruir bien son probablemente anómalas. Los autoencoders variacionales (VAE) aprenden distribuciones probabilísticas en el espacio latente, lo que permite generar nuevas muestras realistas.

GANs (Redes Generativas Adversariales)

Las GANs entrenan simultáneamente un generador (crea muestras sintéticas) y un discriminador (distingue muestras reales de sintéticas). El equilibrio adversarial produce generadores capaces de crear imágenes, audio o datos tabulares de alta calidad. El principal reto es el mode collapse, donde el generador produce poca variedad.

Regularización avanzada

Técnicas como Dropout, L2 weight decay, Batch Normalization y KerasTuner para búsqueda de hiperparámetros son esenciales para construir modelos que generalicen bien a datos no vistos.