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La norma de un vector mide su longitud o magnitud. La norma L1 suma los valores absolutos de las componentes y la norma L2 aplica el teorema de Pitágoras: raíz de la suma de cuadrados. Ambas definen distancias distintas entre puntos y son la base de la regularización que evita el sobreajuste en las redes neuronales.
La matriz transpuesta intercambia filas por columnas y aparece en cada paso de la retropropagación; la matriz identidad actúa como el 1 del álgebra de matrices y no altera ningún vector, y la matriz inversa deshace una transformación, aunque solo existe cuando la matriz es cuadrada y su determinante no es cero.
La multiplicación de matrices es la operación central de una red neuronal: cada capa agrupa sus pesos en una matriz W y calcula su salida como el producto W por X. Esa sola operación, repetida capa tras capa, es la que convierte las entradas en predicciones y explica por qué las tarjetas gráficas dominan el aprendizaje profundo.
El producto escalar multiplica cada entrada por su peso y suma los resultados en un solo número. Una neurona usa esa operación para calcular su suma ponderada z igual a w por x más el sesgo b, y ese valor decide, tras la activación, cuánto se enciende la neurona ante los datos que recibe.
Un escalar es un solo número, un vector una lista ordenada de números, una matriz una tabla de dos dimensiones y un tensor la generalización a cualquier número de dimensiones. En una red neuronal los datos entran como vectores y los pesos forman matrices, de modo que cada capa calcula z = Wx + b combinando ambos.
Las matemáticas de las redes neuronales se apoyan en tres bloques: el álgebra lineal representa datos y pesos como vectores y matrices, el cálculo con derivadas y la regla de la cadena permite que la red aprenda mediante el descenso de gradiente, y la probabilidad da forma a las funciones de pérdida. Este mapa recorre ese camino de principio a fin.
Docker Agent es un complemento de la línea de comandos de Docker para crear y ejecutar agentes de inteligencia artificial sin escribir código: describes el modelo, las herramientas MCP y los subagentes en un fichero YAML, arrancas todo con docker agent run y distribuyes el agente por cualquier registro OCI. Compatible con OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock y Mistral.
Open GSD (Git. Ship. Done.) es un conjunto de herramientas de código abierto con licencia MIT para dirigir agentes de programación sin que pierdan el contexto: estructura el trabajo en cinco fases (discutir, planificar, ejecutar, verificar y enviar) y delega la parte pesada en subagentes con contexto limpio. Su núcleo son el motor gsd-core y el agente de terminal gsd-pi.
Un embedding vectorial es una lista de números reales que representa el significado semántico de un texto, imagen o cualquier otro dato. Dos frases con el mismo sentido producen vectores cercanos; dos sin relación, vectores lejanos. Sobre ese principio funcionan la búsqueda semántica, el RAG y los sistemas de recomendación modernos.
