Entrenamiento de Redes Neuronales: el Algoritmo de Retropropagación

Resumen

This course dives into how neural networks learn from data. You'll implement loss functions to measure prediction errors, understand the intuition and mechanics of gradient descent, master the backpropagation algorithm to calculate gradients, and use an optimizer to update network weights.

Programa

• Unidad 1: Pérdida de Error Cuadrático Medio
Corregir la Función de Pérdida de Error Cuadrático Medio (MSE) en una Red Neuronal en R
Implementación de Pérdida de Error Cuadrático Medio con Bucles en R
Pérdida de Error Cuadrático Medio con Operaciones Vectorizadas en R
Manejo de MSE para Muestra Única y por Lotes en una Red Neuronal Simple
• Unidad 2: Fundamentos del Descenso de Gradiente
Implementación de Descenso de Gradiente 1D en R
Experimentación con la Tasa de Aprendizaje en el Descenso de Gradiente (R)
Corrección de Descenso de Gradiente para una Función Cuadrática en R
Parada Temprana en el Descenso de Gradiente
Implementación de Descenso de Gradiente 1D en R
• Unidad 3: Retropropagación en Redes Neuronales
Uso Correcto de la Derivada de Activación en la Pasada hacia Atrás
Corrección del Cálculo del Gradiente de Retropropagación en DenseLayer (R)
Implementación de la Pasada hacia Atrás para una Capa Densa en R
Verificación de Formas de Gradientes en la Pasada hacia Atrás de una Capa Densa
• Unidad 4: Retropropagación en Redes Multicapa
Implementación de la Derivada de la Pérdida MSE en R
Implementación de Retropropagación a través de Todas las Capas de un MLP en R
Retropropagación Manual en un MLP Simple (Implementación en R)
• Unidad 5: Entrenamiento de Redes Neuronales con SGD
Implementación de Actualizaciones de Parámetros de SGD en una Red Neuronal en R
Extracción de Mini-Lotes de Datos Mezclados en R
Corrección de la Regla de Actualización del Optimizador SGD en un MLP (R)
Un Paso de Entrenamiento para una Red Neuronal en R
Implementación de un Bucle de Entrenamiento Mini-Lote para un MLP en R

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Materias

Artificial Intelligence