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| * [[https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.html|Machine Learning tips and tricks cheatsheet]] | * [[https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.html|Machine Learning tips and tricks cheatsheet]] | ||
| - | ===== Redes Neuronales Produndas ===== | + | ===== Redes Neuronales Profundas ===== |
| LLamadas Deep Neural Networks, DNNs, o Deep Learning | LLamadas Deep Neural Networks, DNNs, o Deep Learning | ||
| Línea 62: | Línea 62: | ||
| {{nnviz.png?400|}} | {{nnviz.png?400|}} | ||
| - | ====== Topologías ===== | + | ===== Topologías ===== |
| {{:ia:neuralnetworks.png?400|}} | {{:ia:neuralnetworks.png?400|}} | ||
| - | ====== Función de activación ====== | + | ===== Función de activación ===== |
| En redes computacionales, la Función de Activación de un nodo define la salida de un nodo dada una entrada o un conjunto de entradas. Se podría decir que un circuito estándar de computador se comporta como una red digital de funciones de activación al activarse como "ON" (1) u "OFF" (0), dependiendo de la entrada. Esto es similar al funcionamiento de un [[https://es.wikipedia.org/wiki/Perceptr%C3%B3n|Perceptrón]] en una [[https://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial|Red neuronal artificial]]. | En redes computacionales, la Función de Activación de un nodo define la salida de un nodo dada una entrada o un conjunto de entradas. Se podría decir que un circuito estándar de computador se comporta como una red digital de funciones de activación al activarse como "ON" (1) u "OFF" (0), dependiendo de la entrada. Esto es similar al funcionamiento de un [[https://es.wikipedia.org/wiki/Perceptr%C3%B3n|Perceptrón]] en una [[https://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial|Red neuronal artificial]]. | ||
| Línea 72: | Línea 72: | ||
| --- https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_activaci%C3%B3n | --- https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_de_activaci%C3%B3n | ||
| - | ===== Neurona sigmoidal ====== | + | ===== Neurona sigmoidal ===== |
| [[https://www.google.es/search?client=firefox-b&dcr=0&ei=8nouWsuqDYyxUYDelNgO&q=1%2F%281%2Be**-z%29&oq=1%2F%281%2Be**-z%29&gs_l=psy-ab.3..0i30k1l4j0i5i30k1l2j0i8i30k1l4.5875.7137.0.7442.3.3.0.0.0.0.78.225.3.3.0....0...1c.1.64.psy-ab..0.3.223...0i8i7i30k1.0.JNslg0aRqmI|Gráfico de 1/(1+e^‑z)]] | [[https://www.google.es/search?client=firefox-b&dcr=0&ei=8nouWsuqDYyxUYDelNgO&q=1%2F%281%2Be**-z%29&oq=1%2F%281%2Be**-z%29&gs_l=psy-ab.3..0i30k1l4j0i5i30k1l2j0i8i30k1l4.5875.7137.0.7442.3.3.0.0.0.0.78.225.3.3.0....0...1c.1.64.psy-ab..0.3.223...0i8i7i30k1.0.JNslg0aRqmI|Gráfico de 1/(1+e^‑z)]] | ||
| Línea 92: | Línea 92: | ||
| Ejemplo en [[https://play.golang.org/p/vooYHLrwJS|Go Playground]] | Ejemplo en [[https://play.golang.org/p/vooYHLrwJS|Go Playground]] | ||
| - | ====== Entrenamiento de una red neuronal ====== | + | ===== Entrenamiento de una red neuronal ===== |
| - | ===== Supervisado ===== | + | ==== Supervisado ==== |
| Con vistas al **entrenamiento supervisado** de la red neural que desarrollamos hay que elaborar un conjunto de datos de entrenamiento procedentes de datos reales. | Con vistas al **entrenamiento supervisado** de la red neural que desarrollamos hay que elaborar un conjunto de datos de entrenamiento procedentes de datos reales. | ||
| [[https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-supervised-learning.html|Supervised Learning cheatsheet]] | [[https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-supervised-learning.html|Supervised Learning cheatsheet]] | ||
| - | ===== No supervisado ===== | + | |
| + | ==== No supervisado ==== | ||
| Al ser un software conversacional hay que identificar qué interacciones suponen un refuerzo positivo y un refuerzo negativo a las respuestas proporcionadas por la NN. | Al ser un software conversacional hay que identificar qué interacciones suponen un refuerzo positivo y un refuerzo negativo a las respuestas proporcionadas por la NN. | ||
| Línea 113: | Línea 114: | ||
| ConvNetJS is a Javascript library for training Deep Learning models (Neural Networks) entirely in your browser. Open a tab and you're training. No software requirements, no compilers, no installations, no GPUs, no sweat. | ConvNetJS is a Javascript library for training Deep Learning models (Neural Networks) entirely in your browser. Open a tab and you're training. No software requirements, no compilers, no installations, no GPUs, no sweat. | ||
| - | ====== Algoritmo de back-propagation ====== | + | ===== Algoritmo de back-propagation ===== |
| * https://www.youtube.com/watch?v=q555kfIFUCM | * https://www.youtube.com/watch?v=q555kfIFUCM | ||
ia/start.txt · Última modificación: 2024/02/27 13:14 por Joaquín Herrero Pintado
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