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Caffe

¿Qué es Caffe?

Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) es un framework de aprendizaje profundo de código abierto desarrollado por Yangqing Jia en la Universidad de California en Berkeley y publicado en 2013. Fue popular sobre todo para reconocimiento de imágenes con redes neuronales convolucionales, por su rapidez y porque los modelos se describían en archivos de configuración. La última versión, la 1.0, salió en 2017; su sucesor Caffe2 se integró en PyTorch en 2018. Hoy apenas se usa en proyectos nuevos.

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Aprendizaje profundo
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Términos relacionados

PyTorch

PyTorch es un framework de código abierto para aprendizaje automático y aprendizaje profundo en el lenguaje Python. Nació en Meta (entonces Facebook) y desde 2022 lo gestiona la PyTorch Foundation, bajo el paraguas de la Linux Foundation. Está muy extendido en investigación e industria porque permite construir modelos con flexibilidad, entrenarlos en GPU y probarlos paso a paso; muchos modelos de lenguaje e imagen conocidos se desarrollan con él.

framework
aprendizaje profundo
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Red neuronal convolucional (CNN)

Una red neuronal convolucional (CNN, Convolutional Neural Network) es una arquitectura de red neuronal especialmente adecuada para imágenes. Recorre la entrada con pequeños filtros: las primeras capas detectan rasgos simples como bordes y las más profundas, formas más complejas. Las CNN marcaron durante años el reconocimiento de imágenes y se usan, por ejemplo, para detectar defectos en fotos de productos o en el análisis de imágenes médicas.

red neuronal
reconocimiento de imágenes
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TensorFlow

TensorFlow es un framework de código abierto para aprendizaje automático desarrollado por Google y publicado en 2015. Sirve para construir, entrenar y desplegar redes neuronales en aplicaciones, servidores o dispositivos móviles. Con Keras ofrece una interfaz de alto nivel fácil de usar; se emplea, por ejemplo, en clasificación de imágenes, previsiones o sistemas de recomendación.

Framework
Deep learning
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Open Neural Network Exchange (ONNX)

Open Neural Network Exchange (ONNX) es un formato de archivo abierto para modelos de machine learning, presentado en 2017 por Microsoft y Facebook (hoy Meta) y alojado actualmente en la LF AI & Data Foundation. Un modelo entrenado, por ejemplo, en PyTorch puede exportarse a ONNX y ejecutarse con otras herramientas o entornos como ONNX Runtime. Esto facilita cambiar de framework y desplegar en distinto hardware.

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interoperabilidad
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