¿Qué es una Red Neuronal? Parte 3.5 : Las Matemáticas de Backpropagation | DotCSV
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- เผยแพร่เมื่อ 13 ต.ค. 2018
- En esta serie de vídeos vamos a aprender cuál el funcionamiento de las potentes Redes Neuronales. En esta última parte veremos cómo se entrenan estas redes en base a un algoritmo denominado Backpropagation. Hoy veremos las fórmulas matemáticas que lo implementan.
No te lo pierdas!
-- [Fe de errata] --
¡Si localizas algún error en el vídeo, coméntalo y lo incluiré en este apartado!
- 2:31 - A partir de aquí menciono algunas derivadas al revés: se menciona "derivada del parámetro respecto al coste" en vez de decir "derivada del coste respecto al parámetro".
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Muy buen vídeo. Sería bueno una sección del canal para los interesados en aprender con un ejemplo práctico y sencillo a programar una red neuronal, por ejemplo utilizando Python que es un lenguaje bastante usado. Éxitos.
Soy un viejo exquímico de 76 años, logicamente jubilado pero con ansias de saber más e interpretar el futuro que no disfrutaré.
Permíteme felicitarte por lo bien explicado y comprensible que haces la IA en todos tus videos.
ENHORABUENA Y MUCHAS GRACIAS por tus sabias enseñanzas.
Con un agradecido abrazo.
Lo vi hace años, aprendí a programar, me metí en la carrera de ingenieria informatica y a día de hoy estoy estudiando en profundidad este temario. Simplemente, gracias.
he de admitir q siento tentaciones de soltar algun eurin para q videos tan buenos como estos salgan con una frecuencia cercana a 1 por semana o menos. Entiendo q explicarlo todo tan bien requiere mucho tiempo . Felicidades maestro.
Ahora estaria bien hacer un ejemplo practico paso a paso.
He visto el vídeo 3 o 4 veces y aunque el concepto de backpropagation queda claro estoy de acuerdo con el comentario de que un ejemplo practico y numérico del funcionamiento de una red sencilla nos vendría muy bien a los que queremos programar una RN.
@@vgamail2000 Para hacer un ejemplo practico, sigue estos videos desde el primero, y mientras los ves, ves parando el video y programa una neurona como una estructura en la que tienes varios float con los pesos, un float para el bias y una funcion que devuelve float para la regresion lineal pasandole los parametros, despues programas la funcion de activacion (el sigmoide) para devolver un float, pasandole el float de la regresion como parametro y ya tendriamos la neurona programada.
Partiendo de eso, tendrias que crear la funcion de costes, y el conjunto de neuronas en tu programa.
Al inicializar, las distribuyes como quieras (literalmente conectas inputs con outputs) y por ultimo, con un bucle que vaya dandote una iteracion del calculo de la red + el calculo de errores de backpropagation y que te muestre los cambios, ves como va funcionando.
Te recomiendo que pruebes usando neuronas RGB(usando byte, que va de 0 a 255, en vez de float, y en vez de llamarlos "w1","w2" llamalos r, g, y b)y utilizando por cada pixel una neurona, pruebes a meterle funciones de costes y que te genere un bitmap con el resultado y te lo guarde como un bmp en alguna carpeta con el numero de la iteracion en el nombre.
Es la mejor manera de verlo graficamente.
Gracias Daniel. Intenté hacer un desarrollo como el que indicas utilizando una hoja excel pero debe haber algun error en alguna celda y no consigo hacerla funcionar.
@@DaniDecoder Me ha gustado tu propuesta de codificar como una imagen bmp. ¿Tienes un email donde pueda contactar contigo para pasarte lo que estoy preparando y me das tu opinión?
@@vgamail2000 Si deseas comprender mas en detalle como programar una red neuronal, te recomiendo unirte al grupo Redes Neuronales en facebook.com/groups/145337862295183/
Mis goals en la vida son llegar a comprender todo lo que dices en los videos y prometo hacerlo. Eres una gran inspiración!!
solo necesitas aprender un poco de algebra lineal, calculo diferencial y calculo vectorial
si ves calculo diferencial en paralelo con algebra lineal y luego calculo vectorial,no debe tomarte mas de un año que estos cursos suelen ser de 6 meses en las universidades.
Amigo, solo es comprender vectores gradientes, un poco de calculo vectorial, y un poco de algebra lineal
Por eso ya me he visto esta serie mas de 5 veces 😅
Y como vas? Yo creo que ya estoy cerca de entenderlo.
@@terronpe x2
Y con este vídeo damos terminada la serie de 5 Partes sobre redes neuronales. ATENCIÓN: Si tras ver este vídeo tienes alguna duda pendiente o no has terminado de entenderlo, no te preocupes! Simplemente pregunta por aquí y dedícale un tiempo a madurar la información. Con conocer cómo funciona y tener una intuición desarrollada es más que suficiente para todo lo que va a venir a partir de ahora :) RECUERDA: Colabora con el canal difundiendo este vídeo en redes y/o contribuyendo en el Patreon! Gracias ^^
Deberían de haber links de complementación a fuentes para los que no hayan entendido muy bien.
Algun libro?
También
@@minecraftpapiernik1930 ¿Algo así cómo esto? ---> th-cam.com/play/PL1b0cquYkGiCU4xgvLfvKv4jW_j1eYgV0.html
Lo ví todo. Pero, muchas gracias.
Este canal es oro puro y este tipo es brillante, simplifica todo como pocos. No entiendo como no tiene mas seguidores.
Que excelente trabajo !! las explicaciones y los videos...perfectos. Gracias !!
Amé estos videos, super explicativos! Ya quiero que salgan los otros.
Genial!!! Sin duda la mejor explicación de backpropagation que he visto! Gracias por esto
Bien explicado y condensado. Ojalá se venga un vídeo IA Notebook sobre el tema
Están genial tus vídeos. Explicado sencillo y ameno. ¡Gran trabajo!
Excelenteeeeee! tuve que ver el video 3 veces pero por fin lo comprendí, gracias a todo tu magnífico contenido audiovisual! sigue asi! :D
Encontré tu canal ayer y es increíble, me alegra muchísimo que haya un sitio enfocado a este campo tan apasionante de la IA, me suscribí al momento, tu calidad es impresionante, ¡aquí me quedo! :D
Acabo de encontrar éste canal. Sin duda alguna eres muy buen expositor! Te ganaste nuevo sub
Excelentes videos, este último de plano necesito verlo de nuevo, y muy interesante la serie. Te felicito por la creatividad en tus videos. Soy programador de software y ahora estoy volteando a ver estos temas muy interesantes.
Gracias por tanto esfuerzo en la serie. Me estas ayudando muchisimo a entender. Un abrazo
Excelente vídeo. Te felicito. He utilizado tus vídeos en los cursos que dicto como apoyo y eres parte de las referencias que recomiendo. Mucho éxito!
GRACIAS por explicar conceptos complejos con tanta claridad y ejemplos gráficos 😊❤️
Muchas gracias por dedicar tu tiempo a enseñar estos temas de la mejor manera.😄
No dejo de fascinarme con la claridad con la que explicas todos estos temas, eres un genio!! Muchísimas gracias :)
Si pudiera darle me encanta, lo hiciera! ❤
Vi la serie completa, muy comprensible, aplicativo, completo... Genial!!
Excelente video ! Muy bien explicado, felicitaciones!!, espero con ansias los próximos videos , sobre todo el de redes recurrentes :)
Que serie tan brutal, eres un crack !!! muy agradecido
En la vida había aprendido tanto en tan poco tiempo. Sos un CRACKKKKK!!! Mi total admiración.
Excelente explicación máster; muchas gracias por dedicarte tanto en hacer tan buenos vídeos.
Como informático, me he enamorado de tu canal y de tu increíble capacidad para explicar conceptos que bien podrían tomar rumbos complicadísimos de una manera que, intuyo, prácticamente cualquiera podría entender.
Enhorabuena!!!
Me encanta el final! Me ha puesto los pelos de punta esa música junto a la sensación de que hay tanto por aprender de este tema :)
no suelo interactuar mucho en los canales que sigo usualmente pero tengo que felicitarte por el trabajo que haces en la gran mayoría de tu videos. Me encantan, ayudan mucho a entender de forma didáctica y sobre todo generan motivación para seguir este camino.
En poco tiempo me he hecho fan de tu canal, espero que sigas con esto mucho tiempo.
Gracias por todo Dot!
Tu serie me ayudo para un trabajo de investigación, muchas gracias, ademas de que has llamado mi atención para dirigirme hacia esa area de la computación.
Me encantaron todos los videos
Excelente video, muy bien explicado, espero ya ver la representacion de todo en código, explicado en un IA notebook. Sería genial
Te amo loco, que gran dedicación, en serio aprecio mucho el esfuerzo que le metes a cada uno de tus videos!
Sigo diciendo que tu canal es de lo mejor.
Tuve que dejar de hacer trabajo de clases para poner bien atención a lo de derivadas, pero al final todo fácil de entender.
Y concuerdo contigo sobre el final: Oh shit!
Suerte en todo, y sin duda espero que tengas un gran futuro. Saludos.
Muy buenos vídeos, gracias a ellos he aprendido muchísimo. Gracias! :)
Impresionante la calidad de los videos, gracias por este gran aporte!
Excelente trabajo , muy intuitivo y extremadamente bien explicado
Geniales tus videos, de verdad muy nutritivos para el conocimiento. Para el ejercicio de la espiral, me funcionó una red neuronal de una capa oculta con cinco neuronas en dicha capa, y de entrada x1, x2, x1^2, x2^2, x1*x2, sin(x1) y sin(x2); realmente utilicé todas las entradas. De parámetros fueron:
Learning rate: 0.01
Activation: Tanh
Regularization: L2
Regularization rate: 0.03
Noise: 25
Batch size: 10
En este caso, se destacó muy bien la espiral. A los 3 min de entrenamiento se obtuvo un:
Test loss de 0.121 siendo de 12%, y un Training loss de 0.116.
Para otras corridas dichos valores mejoraron pero la espiral no se destacó tanto.
Espero haber contribuido. Un gran saludo desde Venezuela.
Me encantan tus videos, haces de lo más complicado algo super simple.
Soy estudiante de ingeniería mecatrónica (último semestre) y más de una vez me he estancado en temas que se nos complican por usar terminología que no entendemos o tantos tecnicismos. Siento que con tus ejemplos y claridad todo se despeja, hace muchísimo más fácil el entendimiento de algunos conceptos, en pocas palabras, vuelve lo abstracto algo tangible.
De verdad te agradezco, este tema simplemente me encanta (como las matemáticas) y he podido entender mucho de cómo funciona, más que saber la matemática detrás, el concepto en sí de redes neuronales.
Quisiera que los maestros explicaran más como tú antes de entrar a temas de este tipo, tal vez así los alumnos no le temerían tanto y los verían desde otra perspectiva, un saludo desde Colombia.
Yo nunca habia entendido del todo bien como era la regla de candena, pero este video me lo dejo claro, sigue subiendo mas sobre las matematicas de machine learning son muy pocos los que la explican de forma entendible para los mortales
Hola. Muchas gracias por el video. Muy buena y clara la explicacion
excelente video y excelente canal, muchas gracias por tu trabajo.
Muy interesante y claros tus vídeos. Gracias por compartir
El mejor canal de youtube de todo el universo! Gracias, crack!
Bendita probabilidad y estadística, bendito calculo
Aún no veo AI en la carrera, pero me gusta adelantarme a entender algunos conceptos, y con este mini curso ha quedado todo muy claro
Un saludo desde México
Muy buen video! Queremos videos como este explicando más fundamentos matemáticos. La siguiente SVM!
Gracias!!! Eres muy teso! y explicas muy bien. Un abrazo!
Muy buena la serie de vídeos sobre redes neuronales ! gracias !!!
¡Santo cielo!. Que bien explicas.
De verdad que la matemática la manejas tan natural en su relación con los problemas que es increiblemente facil.
Lo voy a revisar a detalle mas adelante y si tengo una duda revisaré que has comentado al respecto.
QUE TRABAJAZO...
GRACIAS
1Esta genial tu contenido!!! Me ha ayudado un montón para la realización de mi tesis ! te agradezco la información
Oro puro! Tremendas explicaciones!
Soy un estudiante de administración y finanzas , esto es como el polo opuesto , pero es tan genial , sigue así , muchos éxitos , tus vídeos son increíbles.
Eres un Pro! Gracias por esta serie de vídeos!
muy bueno! felicitaciones. Saludos desde Chile
Eres un genio! no podría estar mas agradecido por este video
Te sales Dot CSV!! Keep up the good work!
Hola aqui de Costa Rica Centroamerica, Excelente amigo, te felicito.
Muchas gracias, tengo que hacer una presentación del tema en unos días y me has dado muchas ideas para facilitar la explicación del tema y atrapar a mis compañeros.
hola genio!! :) estan increibles los videos.. pero seria bueno que dejes referencias para los que queremos profundizar en el tema.. GRACIAS!!
Me encanto el ejemplo del organigrama. Muy bien explicado. Lo entendi mucho mejor aun el concepto. Ahora que si hay que refrescar el calculo de derivadas. Pero es excelente. Te sigo desde Rusia
Después de varias vueltas en avanzar, retroceder, repetir, se entiende todo la verdad. Muchas gracias!!, esto me sirve mucho.
Excelente videos. Felicitaciones al equipo
Llevo ya con hoy un intensivo de 4 días viendo este curso y anotando todo en una libreta, menos mal que voy entendiendo todo y el calculo de las derivada lo hace la computadora porque si lo tengo que hacer a mano pues F para mi jejejej.
Grande @DotCSV es genial como lo explicas todo ten facil de entender, Gracias por todo !!!!
WOOW! Con esas ilustraciones, animaciones y explicaciones deberías hacer un curso completo de Machine Learning e Inteligencia artificial. Felicidades.
Increíble, muy bien hecho!!! GRACIAS
un héroe eres tu por aportarnos tanto.Gracias!
gracias por la explicación, eres el mejor!!!
Wow, llevé redes neuronales artificiales en la facultad y tuve un muy buen maestro, explicaba muy bien pero creo que llegó un punto en el que se volvió muy redundante y fui perdiendo el interés de a poco y no entendí nada al final. Utilizamos un programa para simularlas y programamos una en python con las librerías tensorflow (no recuerdo como se llaman) y ahora que veo tu contenido que está muy genial comprendo todo y hasta me deja con ganas de aprender todo lo de esta rama. Muchas gracias por compartir estos videos y ni hablar de la producción. Todo genial.
Magnífico video. Excelente
Escuchándote con el algoritmo de Backpropagation puedo llegar a interpretar como hicieron el Sistema BIM (Building Information Modulating), pues entiendo que sería un aplicación de este tipo de sistema de redes. Cuando uno aprende a través de tus videos no es tan fácil digerir todo el conocimiento, pero los videos son excelentes. Gracias!!!!
Felicitaciones por tus videos, son demasiados claros y concisos. Sin embargo es entendible que no tengas mucha tiempo, pero sería de gran ayuda si puedes subir más videos por semana...
Excelente video y explicacion muy muy muy bueno.
Waoo! Entendí todo, estuve hace mucho tiempo tratando de entender como se aplicaba el descenso del gradiente en el backpropagation y algo no terminaba de cuajar hasta que boom!, ví tu video.
Gracias por tus videos!!! son fantasticos
Te felicito por tu serie de vídeos de redes neuronales. Siendo franco entendí super bien tus analogías, pero cuando te fuiste a las fórmulas, quedé flotando en el limbo, pero no te preocupes, es mi culpa, mi formación en matemáticas no se acerca ni por putas al nivel que tienen ustedes. Pero gracias a tus vídeos ya tengo el concepto de cómo funcionan este tipo de algoritmos. Muchas gracias por intentarlo, estoy muy agradecido de que lo hayas hecho.
Excelente video, te da la intuición de como funciona el algoritmo. La parte matemática si lleva bastante tiempo en entenderla, yo soy ingeniero y me tarde 2 días en hacer las derivadas parciales y entenderla la matemática.
Excelente video nunca lo explicaron mejor!
Muy bueno! , espero ver más adelante algunos ejercicios con keras, para poder implementar lo aprendido!
muchas gracias por el excelente vídeo este capitulo si estuvo mas complejo jejeje nuevamente gracias
Muy buen explicación, aprendí mucho de algo que alguna vez tuve curiosidad. Me gustaría que hicieras un Camino de aprendizaje para aprender inteligencia artificial, del camino de como obtener un visión general( IA, machine learning, deep lerning) para así cada uno poder elegir la especialización que le guste. Saludos y muchas gracias.
Me encanta tu trabajo!
Eres un crack mi hermano!!! excelente video
Entiendo mejor el machine learning en tus vídeos que en la Universidad. Muchas gracias por hacer estos vídeos.
Grandioso video como siempre. 😀
Muchas gracias por esta serie de videos, realmente son muy buenos, te diría que top en videos de habla hispana, y además sabes como explicar los conceptos de manera rápida y eficiente, saludos!
Muchas Gracias. Saludos desde Valencia :)
Deberia haber un me encanta para estos videos ! Genial
hombre que calidad de vídeo me encanta como lo explicas tio, si subes algún curso a udemy créeme que sin ningún problema yo lo compro porfavor avisa si es así y un saludo desde México éxito que buen canal.
Ha sido una gran serie de vídeos acerca de las redes neuronales y su lógica de funcionamiento, pero estaría perfecto si la completaras desarrollando el funcionamiento de luna red neuronal básica en forma de diagrama de flujo. Esto nos ayudaría mucho a los que intentamos programarlas en lenguajes sencillos como VBA.
Muchas gracias, cuanta claridad.
me fui a la chucha en el video 3 pero nunca me aburro de este canal
Eres grande, muchas bendiciones!
Genial video... Quizás me podrías recomendar libros o videos quizás q profundicen el tema... Gracias y sigue así....
Excelente video, muchas gracias por compartir tu conocimiento, estare atento a futuros videos.
Deberías continuar con la serie con todo lo que menciona al final. Explicas muy bien y los videos son pichudos.
Muy buen trabajo!
Excelente trabajo!
sos mi hermano pero de otro lugar del mundo que parecido tenemos! MUY BUENO TUS VIDEOS. MUCHAS GRACIAS POR EL APORTE
Tremenda serie!!