A Continuación se listan las referencias del libro Python Deep Learning para facilitar al lector el acceso al material referenciado en el libro (en papel).
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[2] Enlace a mi blog personal: https://torres.ai/blog
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[23] TeraFlops es una medida de rendimiento en informática, especialmente en cálculos científicos. Se refiere a 1 000 000 000 000 operaciones en coma flotante por segundo.
[24] Véase https://www.top500.org/green500/ [Consultado: 12/12/2019].
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[74] Véase más en las páginas de documentación de Keras disponibles en: https://keras.io
[75] Véase https://github.com/keras-team/keras [Consultado: 2/12/2020].
[76] Remito a la cuenta de Twitter del creador: https://twitter.com/fchollet , que verán que es una persona muy activa en Twitter.
[77] Marco Buttu (2016). El gran libro de Python. Editorial Marcombo.
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[85] The MNIST database of handwritten digits. [online]. Disponible en: http://yann.lecun.com/exdb/mnist [Consulta: 30/12/2019].
[86] Sin duda, este paso de «limpiar» y «preparar» los datos es la fase más costosa en tiempo y la más desagradecida con datos reales.
[87] Wikipedia, (2016). Anti-aliasing [online]. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Antialiasing [Consulta: 10/12/2019].
[88] Imagen obtenida de Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database
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[125] Para obtener un resultado aproximado en kilómetros por litro, hay que dividir el valor de millas por galón por el factor de 2.352.
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[171] Cada epoch puede tardar cerca de 1 minuto. En realidad, esto depende de los recursos que Colab asigne a nuestro programa y puede variar dependiendo de la ejecución.
[172] Véase https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/keras/applications [Consultado: 18/08/2019].
[173] Karen Simonyan and Andrew Zisserman, «Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition» arXiv (2014). Published as a conference paper at ICLR 2015 https://arxiv.org/abs/1409.1556 .
[174] Es importante recordar que en el GitHub del libro se encuentra todo el código detallado para ser ejecutado.
[175] Recordemos que las capas de pooling no tienen parámetros entrenables. En todo caso hiperparámetros que determinan su dimensión.
[176] Véase https://www.tensorflow.org/beta/guide/keras/functional [Consultado: 18/08/2019].
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[214] El argumento del método shuffle indica el tamaño del búfer para barajar. Recordemos que tf.data puede generar secuencias infinitas, por lo que no intenta barajar toda la secuencia de datos de entrada en la memoria, solo el número de datos que se le indica en el argumento.
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