El poder de los Embeddings: Entrenando el modelo de Bengio et al. 🚀

En esta segunda parte, vamos a fondo con perceptrones multi capa y mostramos los principales problemas de entrenar redes neuronales con múltiples capas.
Vemos el concepto de taza de aprendizaje (Learning Rate) e hiperparámetros y justificamos la necesidad de dividir el conjunto datos en datos de entrenamiento, validación y pruebas (train/validation/test splitting).
Capítulos

00:00:00 - Títulos y repaso de la clase anterior
00:02:23 - Cómo instanciar el modelo
00:08:26 - Cómo acceder a los parámetros del modelo
00:11:24 - Implementando el training loop
00:27:09 - F.cross_entropy & F.softmax
00:43:06 - Entrenamos el modelo
00:48:34 - Entrenamos el modelo, por lotes (batch)
01:12:47 - Visualizando los embeddings
01:18:28 - Conclusiones y ejercicios
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