Redes Neuronales

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Dalamar
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Redes Neuronales

Mensajepor Dalamar » 03 Jun 2017 10:39

Vamos a definir que es una red neuronal:

- Una red neuronal con una capa oculta toma como entrada un vector X, que podemos definir como coleccion de neuronas.
- Cada neurona de entrada esta conectada a la capa oculta mediante una coleccion de pesos aprendidos.
- La salida de una neurona oculta sera la suma del producto de los pesos de entrada de dicha neurona por el vector de entrada, filtrado por una funciona de activacion.
- Si el resultado que necesitamos es Si o No, podemos usar como funcion de activacion ReLU (Unidad lineal rectificada max(0,x)), si necesitamos una probabilidad entonces podemos usar Softmax.
- Hay otras funciones de activacion como la funcion sigmoide o la tangente hiperbolica (-1, 1).

Ese proceso que hemos definido es lo que llamamos feed forward y se utiliza para predecir una vez que tenemos los pesos aprendidos en nuestra red.

Como aprendemos?

- Para aprender necesitamos calcular el error (loss function).
- Para calcular el error podemos utilizar Mean Squared Error para resultados binarios o Categorical Cross Entropy para probabilidades.
- Una vez calculado el error tenemos que propagarlo a los pesos de las capas anteriores.

Como se propaga a las capas anteriores (backpropagation lo pondre en otro hilo, ya que hay tecnicas diversas, comenzaremos con Gradient Descent y Stochastic Gradient Descent.

Tambien hay otro hilo para funciones de activacion y otro para loss functions, ya que cada uno es un mundo en si mismos.
Adjuntos
feedfwd_nn.jpg
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Re: Redes Neuronales

Mensajepor Dalamar » 03 Jun 2017 10:52

Tipos de redes neuronales.
Adjuntos
TiposRedesNeuronales.JPG
neuralnetworks.png
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