Regresión logística

Las Convolutional Neural Networks son redes multicapa que toman su inspiración del cortex visual de los animales. Esta arquitectura es útil en varias aplicaciones, principalmente procesamiento de imágenes, reconocimiento de vídeo y procesamiento del lenguaje natural. La arquitectura consta de varias capas que implementaban la extracción de características y luego clasificar. El siguiente paso es…

Se llama redes feedforward a las redes en que las salidas de una capa son utilizadas como entradas en la próxima capa. Esto quiere decir que no hay loops «hacia atrás». Siempre se «alimenta» de valores hacia adelante. El concepto de «fully connected Feedforward Networks» se refiere a que todas las neuronas de entrada, están…

La función Softmax La función Softmax (o función exponencial normalizada)es equivalente a la sigmoide, pero cuando el problema de clasificación en lugar de tener dos clases tiene tres o más. La función está dada por $$ \sigma_j(\vec{z}) = \frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}^K e^{z_k}}, \mbox{ para } j=1,\dots K $$ En python la podríamos definir de la siguiente forma:…

El método del descenso del gradiente (gradient descent) es un algoritmo de optimización que permite converger hacia el valor mínimo de una función mediante un proceso iterativo. En aprendizaje automático básicamente se utiliza para minimizar una función que mide el error de predicción del modelo en el conjunto de datos. A esta función se le…

Implementando la capa oculta Capas de entrada (input), oculta (hidden) y de salida (output) en una red neuronal Pesos entre la capa de entrada y la capa oculta Ejemplo A continuación se implementa una red neuronal 4x4x2, con paso directo y como función de activación la sigmoide. import numpy as np def sigmoid(x): """ Calculate…