Introducción
De qué trata esta guía
Modelos Generativos · Optimización No Convexa · Aprendizaje Estadístico
Recorrido
Temas que aborda
- Introducción
- Inteligencia Artificial: Temas Avanzados y Fundamentos Matemáticos
- Optimización y Dinámica en Altas Dimensiones
- Dinámica de Algoritmos de Gradiente Estocástico (SGD y AdamW)
- Mecánica de la Atención y Transformers
- Formulación de la Atención con Escalamiento por Producto Punto
Conceptos relacionados
Conexiones principales
Notación compatible
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\frac{1}{2} \|\nabla \mathcal{L}(\theta)\|^2 \ge \mu (\mathcal{L}(\theta) - \mathcal{L}^*) \quad \forall \theta \in \Omega