Los Fundamentos de las Redes Neuronales
El perceptrón es una red neuronal de una sola capa y un perceptrón de múltiples capas se llama Redes Neuronales.
Perceptrón es un clasificador lineal (binario). Además, se utiliza en el aprendizaje supervisado. Ayuda a clasificar los datos de entrada dados. Pero, ¿cómo diablos funciona ?
Una red neuronal normal se ve así como todos sabemos
Obtenga este libro
Introducción al Aprendizaje Automático con Python: Una Guía para Científicos de datos
Me ayudó mucho.
Como puede ver, tiene varias capas.
El perceptrón consta de 4 partes.
- Valores de entrada o Una capa de entrada
- Pesos y sesgo
- Suma neta
- Función de activación
PARA SU INFORMACIÓN: Las Redes Neuronales funcionan de la misma manera que el perceptrón. Así que, si quieres saber cómo funciona la red neuronal, aprende cómo funciona perceptrón.
Pero, ¿cómo funciona?
El perceptrón trabaja en estos sencillos pasos
a. Todas las entradas x se multiplican con sus pesos w. Llamémoslo k.
b. Suma todos los valores multiplicados y llámalos Suma ponderada.
c. Aplicar esa suma ponderada para la correcta Activación de la Función.
Por Ejemplo: Función De Activación De Paso de Unidad.
