Inteligencia

1. INDICE DE DESEMPLEO EN AMERICA LATINA

2. CONTROL DE PESO SEGÚN CONTEXTURA

Resumen—El método back-propagation (o entrenamiento hacia atrás) es un sistema automático de entrenamiento de redes neuronales con capas ocultas, perfeccionado en la década de los 80.En este tipo de redes, el problema a la hora de entrenarlas estriba en que solo conocemos la salida de la red y la entrada, de manera que no se pueden ajustar los pesos sinápticos asociados alas neuronas de las capaz ocultas, ya que no podemos inferir apartir del estado de la capa de salida como tiene que ser el estado de las capas ocultas.

El sistema de entrenamiento mediante back-propagation consiste en

1. comenzar con unos pesos sinápticos cualquiera.

2. Introducir unos datos de entrada.

3. Dejar que la red genere un vector de datos de salida.

4. Comparar la salida generada por la red con la salida deseada

5. La diferencia obtenida entre la salida generada y la salida deseada se usa para ajustar los pesos sinápticos en esa capa.

6. El error se propaga hacia atrás (back-propagation), hacia la capa de neuronas anterior y se usa para ajustar los pesos sinápticos en esta capa.

7. Se continua propagando el error hacia atrás y ajustando los pesos hasta que se alcance la capa de entradas.

Índice de Términos—backpropagation, algoritmo,

Salida, entrada, entrenamiento, matriz, red neuronal, pesos, bias, función de transferencia, sumacion, sigmoide, algoritmo de entrenamiento, feedfoward, red multicapa, salida deseada, gradiente descendente, entrenamiento por lote,

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