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Descripción
Mapa Mental por Jorge Garcia, actualizado hace más de 1 año
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Creado por Jorge Garcia
hace alrededor de 4 años
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Redes
Neuronales
Características
- Arquitectura
- El procesamiento se realiza
en la capa Oculta, la cual
trabaja con:
- Pesos
- Determinan que tanto
afecta una neurona a
otra
- suma(pesos *entradas)
- suma(pesos *entradas)
- Determinan que tanto
afecta una neurona a
otra
- Sesgos
- Ajusta la salida
junto con la suma
ponderada de las
entradas de la
neurona
- salida =
suma(pesos*entradas) +
sesgos
- salida =
suma(pesos*entradas) +
sesgos
- Ajusta la salida
junto con la suma
ponderada de las
entradas de la
neurona
- Funciones de
activación
- La función que se
aplica en la salida
- La función que se
aplica en la salida
- Pesos
- Entrenamiento
- Es modificar los pesos
para lograr una
función
- Supervisado
- Se suministran entras y
salidas, los pesos se ajustan
para lograr las salidas
- Se suministran entras y
salidas, los pesos se ajustan
para lograr las salidas
- No supervisado
- Se suministran las
entradas, la red ajusta
sus propios pesos e
identifica las diferencias
de las entradas
- Se suministran las
entradas, la red ajusta
sus propios pesos e
identifica las diferencias
de las entradas
- Supervisado
- Es modificar los pesos
para lograr una
función
- Épocas
- Consiste en una iteración
para proporcionar una
entrada y actualizar los
pesos de la red
- Mediante feed-forward y
backpropagation
- Mediante feed-forward y
backpropagation
- Consiste en una iteración
para proporcionar una
entrada y actualizar los
pesos de la red
Recursos multimedia adjuntos
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