Redes Neuronales: Propagación Directa y Retropropagación - Clase 25

Resumen

Join us in Lecture 25 as we dive deep into the methods of neural network training. This session focuses on the intricate processes of forward propagation and backpropagation, essential techniques for parameter optimization and enhancing network accuracy.

Perfect for students and professionals in the fields of artificial intelligence and computer science, this lecture offers comprehensive insights and practical applications. Stream it online through YouTube, brought to you by the renowned University.

Enrich your understanding and skills in neural network architecture and function through this in-depth educational experience.

Programa

• 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

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Materias

Computer Science