Historia de las redes neuronales

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 perceptrón es el bloque básico de construcción de las redes neuronales artificiales. Los perceptrones se asemejan a las neuronas cerebrales. Algoritmo lineal del perceptrón Los pasos del algoritmo son los siguientes: Inicializar los valores de los pesos y del bias (sesgo) Propagar hacia delante Comprobar el error Retropropagar y ajustar pesos y sesgo Repetir…

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…

La entropía cruzada conecta las probabilidades con las funciones de error. Está vinculada con la estimación por máxima verosimilitud. Buscaremos modelo cuya entropía sea mínima, porque nos darán la mejor clasificación, ya que son los que tienen una mayor probabilidad (y minimizan la función de error: entropía cruzada). La entropía se define como $-ln(P(x))$. La…