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- เผยแพร่เมื่อ 20 ต.ค. 2024
- En este vídeo, comparto con ustedes la arquitectura del Perceptrón Multicapa. Este tipo de RN está conformado por varios perceptrones simples completamente conectados y organizados por capas. Su funcionamiento es muy similar al del perceptrón simple, salvo las operaciones matriciales. Dependiendo del número de capas ocultas, éste se puede clasificar como profundo y no profundo. Finalizamos el vídeo con un ejemplo de perceptrón de una sola capa oculta.
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El ejemplo que has realizado me ha resultado muy útil para entender los modelos matemáticos! Gracias por el aporte!
Hola Daniel. Muchas gracias por tu comentario! Que bien que te haya parecido útil. Te invito a que continues viendo la lista de videos asociadas a este tema, titulada Backpropagation, en este mismo canal. En ella generalizo muchos de los conceptos que trato en este video, con una notación mucho más adecuada.
¡Gracias Darwin! te invito a que continúes viendo los demás temas relacionados aquí en mi canal!
Muchas gracias, estoy siguiendo tus videos de IA... estoy aprendiendo bastante
30 minutos antes del examen y entendí todo, un gran video !!!!!!!
Muchas gracias Jimmy.. que bien que haya sido de utilidad para ti. Por otro lado, ¡Ya está disponible la opción en el canal de Súper Thanks! Con esto me ayudarías mucho para seguir publicando contenido de este tipo.
Un abrazo!
la musica de la fiesta en el minuto 9:00 jajajja, gracias por el video, bien explicado.
Increíblemente haces que parezca muy sencillo el aprendizaje 🙌, ¡Gracias! 🙏
muchas gracias por tu explicación, sigue así
Gracias por estos vídeos! Deberías hacer más videoclases...
Me gustó mucho el vídeo, está muy completo y recomendable, pero te aconsejaría, si me permites, que el canal se enfoque en un tema claro, es decir obviar la lista de reproducción de música y centrarse en las matemáticas e informática, ví también que hay videos ocultos, son clases adicionales del tema? Éxitos en tus proyectos.
Gracias @Fenz por tu sugerencia. Las tendré en cuenta!! Con respecto a la lista de los vídeos adicionales del tema, la estaba checando en búsqueda de errores para hacerla pública nuevamente. Dicha lista se trata del algoritmo de Backpropagation. Ya la puedes checar si gustas.
Buenas, que algoritmo estarias utilizando para calcular la salida de nuestro perceptron multicapa?
¡Gracias!
Gracias por tu apoyo Abraham. Te lo agradezco!
me re sirvio el video gracias (y)
alguien sabe que herramienta utiliza, para realizar este video , quiero realizar varios videos asi , pero no se como puedo hacerlo
Hola David! La aplicación se llama SmoothDraw.
Cómo se determina el valor del sesgo? Gracias!,
Hola Luz! El valor de dicho parámetro se actualiza durante el entrenamiento de la red neuronal utilizando Backpropagation.
Te invito a que veas la lista de reproducción "Backpropagation" de este canal. En ella explico en qué consiste el algoritmo de entrenamiento.
Me preocupa que exista 13 partes para el backpropagation xD
Hola Kapnoc! No te preocupes. Son varias partes dado que me concentro en explicar detalladamente cada concepto. La deducción del algoritmo la hago para un perceptron de tres capas (una de entrada, una oculta y una de salida). Al inicio me concentro en el proceso de propagación hacia adelante, explicando la notación a utilizar. Posteriormente muestro el problema de regresión lineal y como modelarlo con una red neuronal simple. Posteriormente introduzco el algoritmo del descenso del gradiente estocástico y muestro con extenderlo de forma natural al perceptron. En los siguientes videos introduzco el problema de clasificación multiclase y finalmente deducimos paso a paso el algoritmo de entrenamiento.