Introducción a las redes neuronales

Las redes neuronales son una versión mucho más sofisticada de las combinaciones de atributos. Básicamente, las redes neuronales aprenden las combinaciones de atributos correspondientes que necesitas.

Introducción a las redes neuronales

Un modelo lineal

Tres círculos azules en fila conectados por flechas a un círculo verde arriba de ellos

¿Agregar la complejidad de un modelo no lineal?

Tres círculos azules en fila con la etiqueta "Entrada" conectados por flechas a una fila de círculos amarillos con la etiqueta "Capa oculta" encima de ellos, los cuales, a su vez, están conectados a un círculo verde con la etiqueta "Resultado" en la parte superior.

Modelos más complejos con no linealidades

Tres círculos azules en fila con la etiqueta "Entrada" conectados por flechas a una fila de círculos amarillos con la etiqueta "Capa oculta" encima de ellos, los cuales, a su vez, están conectados a otra fila de círculos amarillos con la etiqueta "Capa oculta 2", que están conectados a un círculo verde con la etiqueta "Resultado" en la parte superior.

Cómo agregar una no linealidad

Lo mismo que la figura anterior, excepto que se agregó una fila de círculos rosa con la etiqueta "Capa de transformación no lineal" en medio de las dos capas ocultas.

Nuestra no linealidad favorita

Un gráfico con una tendencia a 0 y, luego, una función lineal cuando pasa x=0

Las redes neuronales pueden ser arbitrariamente complejas

Una red neural compleja

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