El algoritmo de Backpropagation, o Retropropagación, es un mecanismo esencial en el aprendizaje de las redes neuronales, permitiéndoles ajustar sus pesos y sesgos para mejorar en la tarea que están realizando. Para entender cómo funciona este algoritmo de manera intuitiva, sin adentrarnos en los cálculos matemáticos, podemos dividir su explicación en dos partes principales: la retropropagación del error y el ajuste de pesos.
Retropropagación del Error
Imagina que estás enseñando a un niño a reconocer diferentes tipos de frutas a partir de imágenes. Al mostrarle una imagen de una manzana, esperas que el niño diga "manzana". Si en lugar de eso, dice "plátano", sabes que hay un error en su respuesta. En el contexto de una red neuronal, este error se calcula comparando la salida de la red (la respuesta del "niño") con la respuesta correcta esperada.
La retropropagación del error comienza después de que la red ha hecho una predicción y ha calculado el error en su predicción. Este error se "retropropaga" a través de la red, desde la capa de salida hacia las capas de entrada, pasando por todas las capas ocultas intermedias[1][2]. Este proceso de retropropagación permite que cada neurona en la red entienda su contribución al error total.
Ajuste de Pesos
Una vez que el error ha sido retropropagado y cada neurona entiende su contribución al error total, la red puede comenzar a ajustar sus pesos. Este ajuste se realiza con el objetivo de reducir el error en predicciones futuras. En el ejemplo del niño, esto sería equivalente a corregirlo y guiarlo, diciéndole por qué la imagen mostrada es una manzana y no un plátano, y qué características hacen que sea una manzana.
En términos de la red neuronal, el ajuste de pesos se realiza típicamente utilizando un método llamado **descenso de gradiente**. Este método ajusta los pesos en la dirección que más reduce el error. Por ejemplo, si aumentar el peso de una conexión hace que el error disminuya, el descenso de gradiente ajustará el peso en esa dirección[2][4].
¿Qué Buscan las Capas Ocultas?
Las capas ocultas de una red neuronal buscan capturar y representar abstracciones de los datos de entrada. En el contexto del reconocimiento de frutas, la primera capa oculta podría aprender a reconocer bordes y colores básicos. Capas más profundas podrían aprender a reconocer formas más complejas, como la curvatura característica de una manzana o la textura de su piel[1][2].
Cada capa oculta se especializa en aprender diferentes niveles de abstracción, lo que permite a la red neuronal comprender y modelar la complejidad de los datos de entrada. Este aprendizaje jerárquico es lo que hace que las redes neuronales sean tan poderosas para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, y más.
Conclusión
El algoritmo de Backpropagation es fundamental para el aprendizaje de las redes neuronales, permitiéndoles aprender de sus errores y mejorar continuamente. A través de la retropropagación del error y el ajuste de pesos, las redes neuronales pueden ajustar sus parámetros internos para realizar mejor las tareas deseadas. Las capas ocultas juegan un papel crucial en este proceso, aprendiendo representaciones cada vez más complejas de los datos de entrada, lo que permite a la red realizar predicciones precisas y útiles.
Referencias:
[1] https://youtube.com/watch?v=b69GUnvqB4c
[2] https://www.toolify.ai/es/ai-news-es/descubra-cmo-funciona-realmente-la-retropropagacin-en-el-aprendizaje-profundo-987105
[3] https://www.alexisalulema.com/es/2022/09/23/funciones-de-activacion-en-tensorflow/
[4] https://learn.microsoft.com/es-es/archive/msdn-magazine/2012/october/test-run-neural-network-back-propagation-for-programmers
[5] http://rna.50webs.com/tutorial/RNA_backprop.html
[6] https://cienciadedatos.net/documentos/68-redes-neuronales-r
[7] https://cienciadedatos.net/documentos/py35-redes-neuronales-python
[8] https://uvadoc.uva.es/bitstream/handle/10324/50494/TFG-G5309.pdf?sequence=1
[9] https://technologiesrunning.blogspot.com/2016/11/introduccion-rapida-las-redes-neuronales.html?m=1
[10] https://manteniment.tdx.cat
[11] https://fastercapital.com/es/palabra-clave/red-neuronal.html
[12] https://www.ctrl.cinvestav.mx/~yuw/pdf/MaTesCA.pdf
[13] http://ocw.uv.es/ingenieria-y-arquitectura/1-2/libro_ocw_libro_de_redes.pdf
[14] https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/115221/TFG%20DGMyE%20Bonilla%20Carri%C3%B3n,%20Carmelo.pdf?isAllowed=y&sequence=1
[15] https://www.tesisenred.net/bitstream/handle/10803/9441/tjjmm1de1.pdf
[16] https://oa.upm.es/68683/1/TFG_VICTOR_PASTOR_RUIZ.pdf
[17] https://oa.upm.es/70307/1/TFG_Laura_Salguero.pdf
[18] http://eio.usc.es/pub/mte/descargas/ProyectosFinMaster/Proyecto_1654.pdf
[19] https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/171388/Perez%20-%20Desarrollo%20de%20un%20modelo%20dinamico%20mediante%20redes%20neuronales%20recurrentes%20para%20predecir%20el%20c....pdf?sequence=1
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