Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06): Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa"
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 06): Redes neuronales (Parte 02): arquitectura de la redes neuronales con conexión directa:
En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
Si por cualquier motivo debemos cambiar los parámetros de un modelo con código estático, la optimización puede ocupar mucho tiempo: entre otras lindezas, acaba siendo un auténtico quebradero de cabeza y un dolor de espalda considerable.
Si observamos con más detenimiento las operaciones subyacentes a la red neuronal, veremos que cada entrada se multiplica por su coeficiente de peso asignado, y el resultado se suma al desplazamiento. Esto se gestiona bien con la ayuda de operaciones matriciales.
Autor: Omega J Msigwa