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La dispersión permite acelerar 100 veces el rendimiento de las redes de aprendizaje profundo

Este recurso ha sido publicado por Numenta

Este artículo ilustra cómo la integración de la dispersión en las redes de aprendizaje profundo puede acelerar el rendimiento hasta 100 veces en comparación con los modelos densos tradicionales. Al reducir el número de neuronas activas y limitar la conectividad de la red, la dispersión disminuye significativamente la sobrecarga computacional y el consumo de energía, lo que la convierte en una solución escalable tanto para centros de datos como para dispositivos periféricos.

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