# Ep. 13: Convoluciones Dilatadas — Ver Sin Perder el Detalle

Episodio de [Variabilis](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis), de Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

- Publicado: 14 de abril de 2026
- Duración: 19 min
- Temporada 1, episodio 13
- Audio: https://anchor.fm/s/10e3c84e4/podcast/play/118343917/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-3-12%2F04c974d8-7087-54e2-4438-4a0270578fde.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/variabilis/episodio/1893658-ep-13-convoluciones-dilatadas-ver-sin-perder-el-detalle

## Sobre este episodio

Hoy vamos a resolver un problema que suena técnico pero que en el fondo tiene una elegancia visual muy bonita: ¿cómo hace una red neuronal para entender tanto el detalle fino como el contexto amplio de una imagen, al mismo tiempo y sin perder resolución? Este paper de 2015 introdujo las dilated convolutions (convoluciones dilatadas), una idea aparentemente simple que se convirtió en ingrediente fundamental en visión por computadora y que luego migró incluso a modelos de audio como WaveNet.

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