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:
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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.
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.
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