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La neurona: una pequeña y poderosa herramienta

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Dejo este excelente mini-curso de la construcción matemática del percepción multicapa para quien quiera profundizar en el lado matemático de las redes neuronales
https://www.youtube.com/watch?v=jaEIv_E29sk&list=PLAnA8FVrBl8AWkZmbswwWiF8a_52dQ3JQ

La estructura de este curso esta GENIAL!
Primero una breve explicación del curso, luego la aplicación en código y ahora la explicación detallada de como funciona la red neuronal.
😃

La neurona, también llamado perceptrón (nacido en los años 50’s) está inspirado en las redes neuronales biológicas.

El funcionamiento del perceptrón se describe de la siguiente manera:

  • Se realiza una suma ponderada de las entradas con los pesos (weights w). Esto da como resultado una salida lineal.

  • Esta salida se pasa por una función de activación que introduce no linealidades al perceptrón.

  • Si el modelo no satisface de forma adecuada el problema entonces se itera. Se itera actualizando los pesos hasta resolver el problema.

Les dejo un video súper recomendado donde se pone en práctica esa misma aplicación de red neuronal que construimos antes de una forma super interesante (haciendo que personas reales se comporten como las neuronas) y deja más claro cómo funciona por dentro esta red

A mi me gustó mucho como lo explica este video, me pareció entendible, con imágenes muy ilustrativas y ejemplos muy interactivos.

https://www.youtube.com/watch?v=MRIv2IwFTPg&list=PL-Ogd76BhmcB9OjPucsnc2-piEE96jJDQ

¡De verdad este curso está estructurado de forma increíble!

Dejar que los conceptos vayan cayendo en su lugar uno a uno conforme aparecen problemas que el profesor enuncia es perfecto para aprenderlo y tomarle cariño al tema 😄

La Neurona: una pequeña y poderosa herramienta

La neurona (perceptrón) nacido en 1950-60, está inspirado en las redes neuronales biológicas

Función de una Neurona:

El funcionamiento del perceptrón se describe de la siguiente manera:

  • Entradas (X1 y X2): dentro de la neurona se haces sumas ponderadas (lineales)

  • Pesos (W): Se realiza una suma ponderada de las entradas con los pesos (weights W), esto da como resultado una salida lineal.

  • Bias o sesgo (b) : Esta salida se pasa por una función de activación que introduce no linealidades al perceptrón (le da elasticidad al modelo), cumple la funcion de una regresion lineal

Si el modelo no satisface de forma adecuada el problema entonces se itera. Se itera actualizando los pesos hasta resolver el problema.

Explicación de una red neuronal de DotCSV

Excelente la explicación

uuuuuffffffffffff,

Pasadisimo el curso, que buena manera comenzar con toda la informacion agobiante y despues comenzar paso a paso. Algo así como esas series que te muestran el final y se van decomponiendo en como se llegó a ese punto, 10/10

Este articulo de Matt Mazur me sirvió para hacer mi primera red neuronal a mano, paso a paso. Es genial ver que tu red neuronal está aprendiendo.