Propagación Hacia Adelante y Hacia Atrás
Propagación hacia adelante
Propagación hacia adelante es el proceso en el que la información se desplaza desde la capa de entrada hasta la capa de salida de una red neuronal. Cada neurona procesa sus entradas utilizando pesos y una función de activación, transmite su salida hacia adelante y, una vez que se alcanza la capa final, la red genera una predicción.
Propagación hacia atrás
Después de que una red neuronal realiza una predicción mediante la propagación hacia adelante, su salida se compara con los datos reales para calcular el error.
La propagación hacia atrás, o retropropagación, es el proceso de utilizar este error para retroceder a través de la red y ajustar los pesos de las neuronas.
Al actualizar los pesos de esta manera, la red reduce gradualmente su error y mejora la precisión de sus predicciones.
El error de la red neuronal puede calcularse de diferentes maneras según la tarea, pero siempre es un número de punto flotante.
Las redes neuronales aprenden repitiendo muchas veces la propagación hacia adelante y la propagación hacia atrás. Con cada iteración, el modelo mejora, pero nunca alcanza una “precisión perfecta”. El entrenamiento finaliza cuando el rendimiento es aceptable o cuando el modelo deja de mejorar después de muchas iteraciones.
1. ¿Qué es la propagación hacia adelante en una red neuronal?
2. ¿Qué es la retropropagación en una red neuronal?
3. Al entrenar una red neuronal, ¿qué sucede después de la etapa de propagación hacia adelante?
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Can you explain the difference between forward and backward propagation?
How does the network update its weights during training?
Why can't a neural network achieve perfect accuracy?
Awesome!
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Propagación hacia adelante es el proceso en el que la información se desplaza desde la capa de entrada hasta la capa de salida de una red neuronal. Cada neurona procesa sus entradas utilizando pesos y una función de activación, transmite su salida hacia adelante y, una vez que se alcanza la capa final, la red genera una predicción.
Propagación hacia atrás
Después de que una red neuronal realiza una predicción mediante la propagación hacia adelante, su salida se compara con los datos reales para calcular el error.
La propagación hacia atrás, o retropropagación, es el proceso de utilizar este error para retroceder a través de la red y ajustar los pesos de las neuronas.
Al actualizar los pesos de esta manera, la red reduce gradualmente su error y mejora la precisión de sus predicciones.
El error de la red neuronal puede calcularse de diferentes maneras según la tarea, pero siempre es un número de punto flotante.
Las redes neuronales aprenden repitiendo muchas veces la propagación hacia adelante y la propagación hacia atrás. Con cada iteración, el modelo mejora, pero nunca alcanza una “precisión perfecta”. El entrenamiento finaliza cuando el rendimiento es aceptable o cuando el modelo deja de mejorar después de muchas iteraciones.
1. ¿Qué es la propagación hacia adelante en una red neuronal?
2. ¿Qué es la retropropagación en una red neuronal?
3. Al entrenar una red neuronal, ¿qué sucede después de la etapa de propagación hacia adelante?
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