Regresión logística

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…

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…

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…

1958 – Perceptrón 1965 – Perceptrón multicapa 1980’s Neuronas Sigmoidales Redes Feedforward Retropropagación 1989 – Convolutional neural networks (CNN) / Recurent neural networks (RNN) 1997 – Long short term memory (LSTM) 2006 – Deep Belief Networks (DBN): Nace deep learning Restricted Boltzmann Machine Encoder / Decoder = Auto-encoder 2014 – Generative Adversarial Networks (GAN)

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…