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 conectadas con todas las neuronas de la siguiente capa.
Definición de Almacén de Datos Un Almacén de Datos (o Data Warehouse) es una gran colección de datos que recoge información de múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y cuya actividad se centra en la Toma de Decisiones –es decir, en el análisis de la información– en vez de en su captura. Una vez reunidos…
Las redes neuronales se utilizan para el aprendizaje profundo, o Deep Learning. El diseño de las Redes Neuronales Artificiales está inspirado en las redes neuronales biológicas, imitando la forma en que opera el cerebro. Las neuronas utilizadas en las redes artificiales básicamente son funciones matemáticas. Cada red tiene: Neuronas de entrada, capa de entrada de…
La retroprogación (backpropagation o propagación hacia atrás) es un método de cálculo del gradiente. El método emplea un ciclo propagación – adaptación de dos fases. Una vez que se ha aplicado un patrón a la entrada de la red como estímulo, este se propaga desde la primera capa a través de las capas siguientes de…
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…
El algoritmo de regresión logística consiste en: Tomar los datos Elegir un modelo aleatorio Calcular el error Minimizar el error y obtener un modelo mejor
En el Análisis de Datos (o Data Science) tenemos cinco etapas: Enmarcar el problema. Hacer las preguntas adecuadas. – ¿Cuál es el objetivo? – ¿Qué queremos estimar o predecir? Adquirir y preparar los datos. – ¿Qué recursos tenemos para obtener datos? – ¿Qué información es relevante? – Limpiar y filtrar…