domingo, 3 de set. de 2023

Funciones de activación de una red neuronal

Las funciones de activación son funciones matemáticas que se utilizan para determinar la salida de una neurona. Las funciones de activación se utilizan para introducir no linealidad en la red neuronal.

domingo, 3 de set. de 2023

Función de optimización de una red neuronal

Las funciones de optimización son las brújulas que guían a las redes neuronales hacia el ajuste de pesos más efectivo. Su objetivo principal es minimizar la función de coste o error de la red, permitiendo que las predicciones se acerquen a los valores reales. Exploraremos algunas funciones de optimización populares y entenderemos cómo afectan el proceso de aprendizaje.

domingo, 3 de set. de 2023

Redes neuronales artificiales

Las redes neuronales artificiales son un modelo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano. Están formadas por un conjunto de neuronas interconectadas que se comunican entre sí. Cada neurona recibe una serie de entradas, realiza un cálculo y devuelve una salida. Las neuronas se organizan en capas, de tal forma que las salidas de una capa se convierten en las entradas de la siguiente capa.

lunes, 28 de ago. de 2023

Funcion de error o costo de una red neuronal

La funcion de error o costo es una función matemática que mide la diferencia entre el valor predicho por el modelo y el valor real de los datos. El objetivo de la función de costo es minimizar la diferencia entre estos dos valores.