Directorio de artículos
Redes neuronales
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Red neuronal: una estructura de red de una gran cantidad de nodos neuronales conectados de acuerdo con una cierta arquitectura: estructura cerebral
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El papel de las redes neuronales
- clasificación
- reconocimiento de patrones
- predicción de valor continuo- Establecer una relación de mapeo entre la entrada y la salida
neuronas biológicas
neurona artificial
Cada neurona es una unidad independiente con una estructura similar, acepta los datos de la capa anterior e ingresa la suma ponderada de estos datos en la función de acción no lineal y, finalmente, pasa la salida de la función de acción no lineal a la siguiente capa.
función de activación
Derivado
Redes neuronales artificiales
Entendimiento común de "capa"
red neuronal de avance
Un tipo de red neuronal artificial que no tiene retroalimentación y puede representarse mediante un gráfico acíclico dirigido.
Regla de aprendizaje delta
Un algoritmo de aprendizaje supervisado. El peso de la conexión se ajusta de acuerdo con la diferencia entre la salida real de la neurona y la salida esperada.
Función objetiva de la red neuronal feed-forward
descenso de gradiente
Cantidad de cambio de peso de la capa de salida
Algoritmo de propagación de la dirección del error
Fórmula iterativa de propagación de errores
Ejemplo de cálculo simple de BP
Descenso de gradiente estocástico (SGD)
Descenso de gradiente de mini lotes
Pasos típicos de aprendizaje automático
El impacto de las funciones en el aprendizaje
Características del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una extensión del modelo de red neuronal.
El ascenso y la caída del "conexionismo"
La diferencia entre el aprendizaje profundo y las redes neuronales
