Redes Neuronales: Propagación Directa y Retropropagación - Clase 25

Resumen

Sumérgete en el entrenamiento de redes neuronales con técnicas de propagación hacia adelante y retropropagación para la optimización de parámetros en esta exploración integral.

Programa de estudio

• Introducción a las Redes Neuronales
Panorama de las arquitecturas de redes neuronales
Importancia de la propagación hacia adelante y hacia atrás en el entrenamiento
• Propagación hacia Adelante
Explicación de la propagación hacia adelante
Modelo matemático y cálculo en redes de alimentación hacia adelante
Funciones de activación y sus roles (ReLU, Sigmoide, Tanh)
Ejemplo de propagación hacia adelante en una red neuronal simple
• Retropropagación
Concepto de retropropagación como método para entrenar redes
La regla de la cadena en cálculo y su aplicación en redes neuronales
Derivación de gradientes de error con respecto a los pesos
Pasos prácticos en la ejecución de la retropropagación
Ejemplo de retropropagación en acción
• Optimización de Parámetros
Funciones de pérdida y su significado (ECM, Entropía Cruzada)
Introducción al algoritmo de descenso de gradiente
Variaciones del descenso de gradiente (Estocástico, Mini-batch)
Ajuste de hiperparámetros (tasa de aprendizaje, épocas)
• Implementación y Práctica
Programación de propagación hacia adelante y retropropagación desde cero en Python
Uso de bibliotecas (TensorFlow, PyTorch) para redes neuronales
Ejercicio práctico: Entrenar un modelo de red neuronal simple
• Errores Comunes y Mejores Prácticas
Problemas de sobreajuste y subajuste
Técnicas de regularización (L1, L2, Dropout)
Consejos para depurar modelos de redes neuronales
• Conclusión y Preguntas y Respuestas
Conclusiones clave de los procesos de propagación hacia adelante y retropropagación
Espacio abierto para preguntas y discusiones adicionales

Asignaturas

Ciencias de la Computación