Del curso: Fundamentos de Inteligencia artificial: Redes neuronales

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Relaciona el aprendizaje con la regla de la cadena

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Relaciona el aprendizaje con la regla de la cadena

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La retropropagación detecta los diales sensibles y se propaga hacia atrás por la red neuronal para minimizar la función de costo. Este método se basa en el efecto llamado «regla de la cadena». Como todas las neuronas están encadenadas, cuanto más atrás te remontes en la red, más efectos tendrá sobre las capas delanteras sin distinción. Para ver cómo funciona, simplifiquemos radicalmente nuestra red neuronal. Ahora tenemos una única neurona por cada capa. En total son cuatro neuronas. Una para la capa de entrada, una para cada una de las capas ocultas, y una para la de salida. Le damos a la neurona de entrada el valor de uno. Significa que tienes un píxel en la imagen del perro. Tiene un nivel de activación de uno, así que el píxel es negro. Ponderamos la conexión de la capa de entrada con la primera capa oculta con un valor de 0,1. Podemos indicarlo con una pe minúscula que equivale a 0,1 junto a la conexión. También vamos a darle a esta conexión un sesgo de 0,15. Puedes poner una ese…

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