tutoriales de programación | grupocodesi.com

Breve reseña de redes neuronales en Python

Breve reseña de redes neuronales en Python

La retropropagación en la red neuronal es vital para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje y más. Estos desarrollos normalmente se realizan en lenguajes de programación como Python. Las redes neuronales han mostrado avances significativos en los últimos años. Desde las herramientas de reconocimiento facial en el Face ID de los teléfonos inteligentes hasta los automóviles autónomos, las aplicaciones de las redes neuronales en Python han influido en todas las industrias.

Este subconjunto de aprendizaje automático se compone de capas de nodos, que contienen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo está interconectado como el cerebro humano y tiene un peso y un umbral asociados. Suponga que el valor de salida de un nodo es mayor que el valor de umbral especificado, implica que el nodo está activado y listo para transmitir datos a la siguiente capa de la red neuronal, bajo el desarrollo de Python. Hay varias funciones de activación como la función de umbral, la función lineal por partes o la función sigmoidea. Además, el valor de activación de una neurona se calcula con varios componentes, ya que representa la suma ponderada de las entradas. Su fórmula es:

Por esa razón y muchas otras más no menos importantes, es que te recomendamos este curso de python profesional, el cual lo imparten de manera presencial o en linea, con instructores expertos en este lenguaje de programación.

Activación = suma (peso * entrada) + sesgo

Activación = suma (peso * entrada) + sesgo

Si bien la mayoría de las redes neuronales profundas desarrolladas en Python son de retroalimentación, es decir, fluyen en una sola dirección, de entrada a salida (como en la red neuronal de retroalimentación), también se puede entrenar un modelo de red neuronal para que se mueva en la dirección opuesta de la salida a la entrada. Esto es posible mediante retropropagación.

necesitas una pagina web

Retropropagación en Python: ¿qué, por qué y cómo?

La propagación hacia atrás es un método popular para entrenar redes neuronales en Python, incluidas las construidas en Python, especialmente redes neuronales profundas. Se refiere al método de ajuste fino de los pesos de una red neuronal sobre la base de la tasa de error obtenida en la iteración anterior. Fue introducido por primera vez en la década de 1960 y casi 30 años después (1989) popularizado por David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams en un artículo titulado "Aprendizaje de representaciones mediante errores de retropropagación", incluso mucho antes que se usara Python con ese fin.

Según un artículo de Quanta Magazine, la retropropagación funciona en dos fases. En la fase de avance (paso de avance), cuando la red recibe una entrada, infiere una salida, que puede ser errónea. La segunda fase hacia atrás (paso hacia atrás) actualiza los pesos sinápticos utilizando algoritmos de descenso de gradiente u otras técnicas de optimización más avanzadas, haciendo que la salida esté más en línea con un valor objetivo. Esto permite a los desarrolladores de Python de redes neuronales calcular y atribuir el error asociado con cada neurona, ajustar y ajustar los parámetros del modelo de manera adecuada, lo que permite crear un modelo más confiable al aumentar su generalización. Básicamente es el proceso de desarrollo común de estos programas y aplicaciones usadas en la llamada inteligencia artificial.

Articulos Relacionados a la tecnología Java

Seguridad de Java Java para Android Applets Java Juegos en Java Web Services Java Servidor Java Java 8 Fundamentos de Java 8 Java 3D Curso de Java

Articulos Relacionados a la tecnología Python

Algunas diferencias entre Java y Python Introducción a los lenguajes de programación: Python Fundamentos de la comunidad de desarrolladores de Python Algunas ventajas y desventajas de Python Python o Java, cuál debes elegir Arreglos en Python Clases en Python Importancia de Python Python para Android Pydroid 3 Tutorial Entorno Virtual en Python Fundamentos de Python Caracteristicas de Python Compatibilidad de python con versiones anteriores Importancia de escribir codigo limpio en python Probar Aplicaciones de Python en nevegadores Python para Proyecto de la NASA Funciones dañinas de un malware escritas en Python Recuperar archivos cifrados por un malware escrito en Python Ofuscar codigo escrito en Python Ejecutar aplicacion en python Compiladores de Python Actualización de Visual Studio Code para Python de septiembre de 2020 Python 3.8.6 ahora está disponible en Python Insider Secuencias de comandos de Python en Azure Cloud Shell El lenguaje de programación Python Optimiacion en Python Instalación de múltiples versiones de Python Mypy: escritura estática opcional para Python IDE, integraciones de Linter de Mypy para Python Extension Mypy para python Propósito y pautas de PEP de Python Flujo de trabajo PEP para Python Enviar un PEP para mejorar Python revisar un PEP en Python Bienvenido a Python 3 Cambiar a Python 3 5 Librerias de Python Utilidades Interesantes de Python Aprendizaje profundo con Python R contra Python dependencias de pypi Back-end y front-end en Python Bibliotecas Python Redes Neuronales en Python Big data con Python Como funciona pypi de python Seguridad de pypi en python

Diseño Web Grupo Codesi