Discusión sobre el artículo "Red neuronal en la práctica: Descenso de gradiente estocástico"

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Artículo publicado Red neuronal en la práctica: Descenso de gradiente estocástico:

El artículo explica, de forma práctica, cómo calcular y aplicar los gradientes de peso y sesgo en la neurona lineal en MQL5, además de presentar la variante estocástica del descenso de gradiente. Analizamos los criterios de parada, la limitación del número de iteraciones y los efectos del muestreo parcial. En el terminal de MetaTrader 5 se muestran los resultados y el trazado de un gráfico sencillo. Se indica al lector que modifique el conjunto de entrenamiento y analice el comportamiento.

La cuestión es la siguiente: en el artículo anterior menciono que, en algún momento, puedes tener un conjunto de datos que podría representarse mediante la línea azul. Es decir, tenemos un polinomio bastante complejo. Este polinomio se proporciona a la red neuronal para que intente encontrar una ecuación capaz de representar los datos presentes en el conjunto. Hasta aquí, creo que no hay nada especialmente difícil de entender. Durante la explicación, menciono que los puntos que aparecen en la imagen representan la medida del error generado durante la inicialización de la red neuronal. Y esta es la parte que quizá haya quedado algo confusa. Me gustaría aclarar mejor esta cuestión.

El detalle es que, cuando representamos algo en un gráfico, como muchos habrán visto en las explicaciones sobre el error, el gráfico normalmente es una superficie. El problema es que, para dibujar un gráfico de superficie, necesitas dos variables: una para el eje X y otra para el eje Y. Los valores correspondientes a la combinación de estas variables se representan mediante el eje Z. Algo parecido a lo que se muestra en la siguiente animación.

En esta animación podemos ver que, cuando cambian los valores del eje Z, cada valor del eje Z corresponde a una combinación de un valor del eje X y otro del eje Y. Sin embargo, la curva mostrada en la imagen del comienzo del artículo no puede representarse en un gráfico de superficie, ni siquiera es posible imaginar cómo sería dicho gráfico. Esto se debe a que, claramente, necesitaría muchas más de dos variables para poder dibujarse.

Autor: Daniel Jose