Descenso-Gradiente

Nota: (El descenso de gradiente es un algoritmo de optimización que se utiliza para minimizar alguna función moviéndose iterativamente en la dirección del descenso más pronunciado según lo definido por el negativo del gradiente).   Algoritmo-Descenso-Gradiente -. Algoritmo-Descenso-Gradiente es un algoritmo de optimización iterativo de primer orden para encontrar un mínimo local de una función […]

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Error-Cuadrático-Medio

Nota: (ECM & MSE de un estimador mide el promedio de los errores al cuadrado, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El ECM & MSE es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de la pérdida del error al cuadrado o pérdida cuadrática).   Error-Cuadrático-Medio & Error-Raízr-Cuadrático-Medio -. En un […]

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Backpropagation

Nota: (Tenemos una Redes-Neuronales necesitamos ajustar los pesos de cada neurona para que se minimice el error. El algoritmo de backpropagation nos dira cuanto de culpa tiene cada neurona del error global cometido. Pondera el reparto del error para cada una de las neuronas de la red. El algoritmo de backpropagation calcula las derivadas parciales […]

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Función de Pérdida

Nota: (Una función de pérdida, o Loss function, es una función que evalúa la desviación entre las predicciones realizadas por la red neuronal y los valores reales de las observaciones utilizadas durante el aprendizaje. Cuanto menor es el resultado de esta función, más eficiente es la red neuronal).   Que es Función de Pérdida . […]

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Función-Activación

Nota: (A la salida de la neurona, puede existir, un filtro, función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que se debe sobrepasar para poder proseguir a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación). Función & Activación En redes computacionales, la Función de Activación de un nodo […]

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