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Aprendizaje profundo y redes neuronales
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Created on March 25, 2025
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Adela Muñoz Ruiz Celia Valencia Bolaños 1ºBachillerato A Profesora: Clara Rodríguez Orihuela
Recta de regresión definida por dos rectas
Pueden tener variables binarias (valor = 0/1)WX ≤ UMBRAL -> Y=0 WX > UMBRAL -> Y=1, se van cambiando las variables hasta encontrar la combinación perfecta.
Estas neuronas tienen conexiones de entrada a través de las que reciben estímulos externos, la neurona realiza un cálculo interno y generará un valor de salida (como una función matemática) Se podría decir que es algo así como un modelo de regresión lineal.
Red neuronal: familia de algoritmos muy potentes con los que podemos modelar comportamientos inteligentes. Cada parte de esta se denomina neurona.
Aprendizaje profundo y redes neuronales
La neurona
Neurona: unidad básica de procesamiento dentro de una red neuronal. Otra manera de entender este problema es encontrar los valores límite entre lo que es correcto y lo que es incorrecto para crear una línea que haga de límite.
Recta de regresión definida por una recta
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Dos neuronas que se encuentran en la misma capa recibirán la misma información de entrada de la capa anterior y los cálculos que realicen los pasarán a la siguiente capa.
Representación gráfica 3D
Con esto estamos concatenando diferentes operaciones de regresión lineal, para que no colapse y se una todo en una misma neurona u operación usamos las funciones de activación. Funciones de activación: distorsiona nuestro valores de salida añadiéndole deformaciones no lineales. TIPOS
Adela Muñoz Ruiz Celia Valencia Bolaños 1ºBachillerato A Profesora: Clara Rodríguez Orihuela
Aprendizaje profundo y redes neuronales
La red
Nos centraremos en entender la red de una red neuronal, hay 3 capas de red:
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En función de cuánto se haya implicado cada neurona en generar el resultado final, podremos responsabilizar a cada una de estas neuronas de un porcentaje del error, lo que utilizaremos para calcular cuánto hay que modificar cada parámetro en dicha neurona. A continuación, repetimos el mismo proceso de antes.
Al aplicar Backpropagation operamos siempre de forma recursiva capa tras capa, moviendo el error hacia atrás.
Gradiente: cómo varía el coste cuando variamos un parámetro. El efecto de este parámetro se ve también controlado por el valor del resto de parámetros de las capas posteriores , es decir, una cadena de responsabilidades que hace que esta derivada de aquí, sea más compleja de calcular. Para esto nos ayudará esta técnica.
Adela Muñoz Ruiz Celia Valencia Bolaños 1ºBachillerato A Profesora: Clara Rodríguez Orihuela
¿Qué es?: nuevo algoritmo que muestra experimentalmente como se podría conseguir que una red neuronal ajustara sus parámetros para aprender una información interna de lo que procesa