Del curso: Fundamentos de Inteligencia artificial: Redes neuronales
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Agrega sesgos de activación
Del curso: Fundamentos de Inteligencia artificial: Redes neuronales
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Veamos una red neuronal con perspectiva amplia. Tenemos una imagen de un perro en escala de grises dividida en píxeles. El nivel de gris en cada píxel determina el nivel de activación de las neuronas en la capa de entrada. Cada neurona de la capa de entrada se conecta a todas las neuronas de la primera capa oculta. El valor de estas neuronas ocultas está determinado por la fuerza de la conexión, multiplicada por el valor de las neuronas de la capa de entrada. Si es verde brillante, tiene una conexión fuerte, y si es rojo brillante, tiene una conexión débil o inexistente. Hay 12 500 conexiones entre la capa de entrada y la primera capa oculta. Se debe a los 625 píxeles o neuronas de la capa de entrada, y las 20 neuronas de la primera capa oculta. Te da 12 500 diales para ajustar si quieres sintonizar la mejor forma de clasificar esta imagen. Son muchas variables que le permiten a tu red mucha flexibilidad para detectar patrones en la imagen. Ten en cuenta que cada una de las capas…
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Contenido
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Encuentra patrones complejos3 min 45 s
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Introduce datos en la red4 min 2 s
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Utiliza capas ocultas3 min 34 s
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La ponderación de valor que aplican las redes neuronales4 min 9 s
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Determina el nivel de activación4 min 16 s
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Agrega sesgos de activación4 min 38 s
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