Propagación Hacia Adelante y Hacia Atrás
Propagación hacia adelante
La propagación hacia adelante es el proceso mediante el cual la información pasa a través de la red neuronal desde la capa de entrada hasta la capa de salida. Durante la propagación hacia adelante, cada neurona en la red recibe una entrada, la procesa (utilizando los pesos y funciones de activación mencionados anteriormente) y transmite los resultados a la siguiente capa de neuronas. Cuando la información llega a la capa de salida, la red realiza una predicción o inferencia basada en los datos procesados.
Propagación hacia atrás
Después de que la red neuronal ha realizado su predicción mediante la propagación hacia adelante, se puede comparar esa predicción con los datos reales y calcular el error de la red. La retropropagación es el proceso en el que esta información de error se utiliza para recorrer la red en sentido inverso y ajustar los pesos de las neuronas. Básicamente, se le indica a la red: "Aquí es donde te equivocaste, vamos a corregirlo". Con base en esta información, el error de la red se reduce y se vuelve más precisa en sus predicciones.
El error de la red neuronal puede calcularse de diferentes maneras según la tarea, pero siempre es un número de punto flotante.
El proceso de aprendizaje de una red neuronal consiste en la repetición de estas dos etapas (propagación hacia adelante y hacia atrás) muchas veces. Con cada iteración, la red se vuelve más inteligente a medida que aprende más sobre los datos y cómo procesarlos para realizar predicciones precisas.
Es importante comprender que este proceso no termina cuando la red alcanza una "precisión perfecta" o un estado ideal, ya que tal estado no existe. En cambio, el entrenamiento suele detenerse cuando la red alcanza un nivel aceptable de precisión, o cuando deja de mejorar incluso después de muchas iteraciones de entrenamiento.
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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La propagación hacia adelante es el proceso mediante el cual la información pasa a través de la red neuronal desde la capa de entrada hasta la capa de salida. Durante la propagación hacia adelante, cada neurona en la red recibe una entrada, la procesa (utilizando los pesos y funciones de activación mencionados anteriormente) y transmite los resultados a la siguiente capa de neuronas. Cuando la información llega a la capa de salida, la red realiza una predicción o inferencia basada en los datos procesados.
Propagación hacia atrás
Después de que la red neuronal ha realizado su predicción mediante la propagación hacia adelante, se puede comparar esa predicción con los datos reales y calcular el error de la red. La retropropagación es el proceso en el que esta información de error se utiliza para recorrer la red en sentido inverso y ajustar los pesos de las neuronas. Básicamente, se le indica a la red: "Aquí es donde te equivocaste, vamos a corregirlo". Con base en esta información, el error de la red se reduce y se vuelve más precisa en sus predicciones.
El error de la red neuronal puede calcularse de diferentes maneras según la tarea, pero siempre es un número de punto flotante.
El proceso de aprendizaje de una red neuronal consiste en la repetición de estas dos etapas (propagación hacia adelante y hacia atrás) muchas veces. Con cada iteración, la red se vuelve más inteligente a medida que aprende más sobre los datos y cómo procesarlos para realizar predicciones precisas.
Es importante comprender que este proceso no termina cuando la red alcanza una "precisión perfecta" o un estado ideal, ya que tal estado no existe. En cambio, el entrenamiento suele detenerse cuando la red alcanza un nivel aceptable de precisión, o cuando deja de mejorar incluso después de muchas iteraciones de entrenamiento.
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