Del curso: C++: Construye redes neuronales
Accede al curso completo hoy mismo
Únete hoy para acceder a más de 23.400 cursos impartidos por expertos del sector.
Por qué entrenar una red neuronal - Tutorial de C++
Del curso: C++: Construye redes neuronales
Por qué entrenar una red neuronal
Las redes neuronales tienden a funcionar mejor con el entrenamiento adecuado. En esta lección, entenderemos por qué es importante entrenar una red neuronal artificial para conseguir buenos resultados. Como ya hemos visto, los datos de entrada se procesan, pero no se almacenan en las neuronas. Sin embargo, tanto los pesos como el sesgo sí que se almacenan. Esta información debe ajustarse conforme va pasando el tiempo, permitiendo que las diferentes neuronas mejoren progresivamente su capacidad de realizar predicciones con mayor precisión. Pero estos ajustes no son gracias al tiempo que transcurre, sino a los continuos datos que procesan. Es por ello que cuantos más datos una red procese, antes esta aprenderá a enfrentarse a situaciones no vistas con anterioridad, mejorando su desempeño en el mundo real. Además, el entrenamiento de una red previene el sobreajuste, que ocurre cuando una red neuronal aprende patrones demasiado concretos y ajustados a los propios datos de…
Contenido
-
-
-
-
-
-
(Bloqueado)
Por qué entrenar una red neuronal1 min 45 s
-
(Bloqueado)
Introducción al proceso de entrenamiento2 min 43 s
-
Introducción al algoritmo de retropropagación para el entrenamiento de redes neuronales en C++1 min 50 s
-
(Bloqueado)
Algoritmo de retropropagación: alimenta la red y calcula el error cuadrático medio en C++46 s
-
(Bloqueado)
Algoritmo de retropropagación: calcula los términos de error de salida en C++1 min 1 s
-
(Bloqueado)
Algoritmo de retropropagación: calcula el término de error de cada unidad en cada capa en C++43 s
-
(Bloqueado)
Algoritmo de retropropagación: calcula las deltas y actualiza los pesos1 min 14 s
-
(Bloqueado)
-