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00 · Preparación y bienvenida

00 · Preparación y bienvenida

Las cuatro palabras que necesitas antes de empezar, los nueve conjuntos de datos reales del taller y las formas que verás todo el día.Estudiar →
01 · Qué es un tensor

01 · Qué es un tensor

El vocabulario sobre el que corre todo el taller: tensor, eje, orden, forma, corte, fibra, desplegado, contracción, y los dos sentidos de «rango».Estudiar →
02 · Pensar en N dimensiones

02 · Pensar en N dimensiones

Lee cada eje como una pregunta: ¿qué cuenta este eje? Lote contra tiempo, las cinco letras de ejes y el relleno con máscara de validez.Estudiar →
03 · Indexación y broadcasting con datos reales

03 · Indexación y broadcasting con datos reales

Selecciona por nombre, no por número. Indexación avanzada, máscaras booleanas, broadcasting y los píxeles sin varianza que hacen del NaN un hallazgo.Estudiar →
04 · Reshape y transposición de imágenes reales

04 · Reshape y transposición de imágenes reales

Cambiar la forma de un tensor no es lo mismo que mover sus ejes. HWC, CHW, NHWC, NCHW, y el reshape que corre sin error y destroza la imagen.Estudiar →
05 · Diseño de un pipeline de vídeo

05 · Diseño de un pipeline de vídeo

Cada decisión del pipeline determina qué se conserva, transforma o descarta. Formas en cinco etapas, pérdida por muestreo y dónde va un eje de cámara.Estudiar →
06 · Contracción con einsum

06 · Contracción con einsum

Una regla: el índice que desaparece tras la flecha se suma. Escala de grises, traza, productos matriciales y una matriz de similitud 1797x1797, en una sintaxis.Estudiar →
07 · Inversas y la pseudoinversa

07 · Inversas y la pseudoinversa

¿Existe una inversa exacta? Si no, ¿qué respuesta útil da la pseudoinversa? Resuelto sobre 20 433 distritos reales de vivienda de California.Estudiar →
08 · Recursión con matrices y vectores

08 · Recursión con matrices y vectores

Usa el estado actual para crear el siguiente y repite. Fibonacci, iteración de potencias y un pronóstico aéreo real: la estructura de una red recurrente.Estudiar →
09 · Factorizaciones matriciales

09 · Factorizaciones matriciales

¿Qué factorización elijo y cuánto cuesta? LU, QR, Cholesky, descomposición espectral, SVD y NMF, con las mismas dos preguntas para cada una.Estudiar →
10 · Descomposición de Tucker con datos reales

10 · Descomposición de Tucker con datos reales

PCA generalizado a todos los ejes. Una matriz de factores por modo más un núcleo pequeño, y un tensor real de taxis que descubrió solo la hora pico.Estudiar →

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