El "Aprendizaje Automático" en una red neuronal utilizando el algoritmo de "Backpropagation" implica los siguientes pasos:
1. Inicialización: Se asignan valores aleatorios a los pesos y sesgos.
2. Propagación hacia adelante: Los datos de entrada se pasan a través de la red, utilizando los pesos y funciones de activación para calcular la salida.
3. Cálculo del error: Se determina el error comparando la salida de la red con la salida esperada.
4. Backpropagation: Se calcula el gradiente del error con respecto a cada peso de la red, utilizando la regla de la cadena para propagar este error a través de las capas de la red, de atrás hacia adelante.
5. Actualización de pesos: Se ajustan los pesos y sesgos en dirección opuesta al gradiente para minimizar el error, típicamente utilizando un optimizador como SGD (Descenso del Gradiente Estocástico).
Este proceso se repite para múltiples iteraciones o épocas, ajustando gradualmente los pesos y sesgos para reducir el error de predicción y mejorar el rendimiento de la red en la tarea dada.
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