¿Qué es una neurona?
Neurona individual
Una neurona es la unidad básica de una red neuronal. Recibe entradas numéricas, las procesa y envía una salida hacia adelante. Cada entrada tiene un peso que refleja su importancia.
Una neurona opera en cuatro pasos principales:
- Recepción de entradas — toma varios valores: x1,x2,x3,...
- Aplicación de pesos — cada entrada se multiplica por un peso correspondiente w1,w2,w3,.... Los pesos se inicializan aleatoriamente y luego se actualizan durante el entrenamiento mediante retropropagación
- Suma — la neurona calcula la suma ponderada: w1x1+w2x2+…
- Función de activación — la suma se pasa a través de una función que produce la salida de la neurona, seleccionada según la tarea.
Todos los valores (entradas, pesos y salidas) son números de punto flotante, generalmente en el rango de -1 a 1. Si los datos originales no están en este formato, es necesario preprocesarlos.
Neurona como parte de una red neuronal
La salida de la neurona sirve como entrada para la siguiente capa de neuronas. Este proceso continúa a través de múltiples capas hasta que la red produce un resultado final.
Durante el entrenamiento, la red ajusta los pesos para reducir el error entre las predicciones y los valores reales. Cuando comete un error, los pesos se actualizan para que las futuras predicciones mejoren.
A través de ajustes repetidos, la red aprende patrones en los datos y se vuelve más precisa.
1. ¿Qué es una función de activación?
2. ¿Qué muestran los pesos de una neurona?
3. ¿Qué es el algoritmo de retropropagación?
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Una neurona opera en cuatro pasos principales:
- Recepción de entradas — toma varios valores: x1,x2,x3,...
- Aplicación de pesos — cada entrada se multiplica por un peso correspondiente w1,w2,w3,.... Los pesos se inicializan aleatoriamente y luego se actualizan durante el entrenamiento mediante retropropagación
- Suma — la neurona calcula la suma ponderada: w1x1+w2x2+…
- Función de activación — la suma se pasa a través de una función que produce la salida de la neurona, seleccionada según la tarea.
Todos los valores (entradas, pesos y salidas) son números de punto flotante, generalmente en el rango de -1 a 1. Si los datos originales no están en este formato, es necesario preprocesarlos.
Neurona como parte de una red neuronal
La salida de la neurona sirve como entrada para la siguiente capa de neuronas. Este proceso continúa a través de múltiples capas hasta que la red produce un resultado final.
Durante el entrenamiento, la red ajusta los pesos para reducir el error entre las predicciones y los valores reales. Cuando comete un error, los pesos se actualizan para que las futuras predicciones mejoren.
A través de ajustes repetidos, la red aprende patrones en los datos y se vuelve más precisa.
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