La retropropagación es un método utilizado en las redes neuronales artificiales para calcular el gradiente de error de la función de error. El gradiente de error se utiliza entonces para actualizar los pesos de la red neuronal con el fin de minimizar la función de error. La retropropagación es una forma eficiente de entrenar redes neuronales porque permite que los pesos se actualicen de forma proporcional al gradiente de error.
¿Cuáles son los tipos de retropropagación?
La retropropagación es un método utilizado para entrenar redes neuronales artificiales. Hay dos tipos de retropropagación: retropropagación por lotes y retropropagación estocástica.
La retropropagación por lotes se utiliza cuando todo el conjunto de datos de entrenamiento se utiliza para actualizar los pesos de la red neuronal después de cada iteración. Este es el tipo más común de retropropagación.
La retropropagación estocástica se utiliza cuando sólo un pequeño subconjunto del conjunto de datos de entrenamiento se utiliza para actualizar los pesos en la red neuronal después de cada iteración. Esto puede ser más rápido que la retropropagación por lotes, pero también puede ser menos precisa.
¿Quién inventó la retropropagación?
El concepto de retropropagación fue introducido por primera vez por Paul Werbos en su tesis doctoral de 1974. El trabajo de Werbos cayó en el olvido hasta que fue redescubierto por Rumelhart, Hinton y Williams en 1986. El artículo de Rumelhart, Hinton y Williams, "Learning representations by back-propagating errors", introdujo el algoritmo de retropropagación y mostró cómo podía utilizarse para entrenar redes neuronales.
¿Qué es la propagación hacia delante y hacia atrás?
En las redes neuronales artificiales, hay dos tipos principales de propagación: la propagación hacia adelante y la propagación hacia atrás. La propagación hacia adelante es el proceso de pasar los datos de entrada a través de la red para generar una salida. La propagación hacia atrás es el proceso de ajustar los pesos en la red para que la salida se acerque más a la salida deseada. Backpropagation: ¿Quién la inventó? Paul Werbos, en su tesis doctoral de 1974, introdujo el concepto de retropropagación. El trabajo de Werbos cayó en el olvido, hasta que Rumelhart Hinton y Williams lo descubrieron en 1986. Williams, Hinton y Rumelhart introdujeron los algoritmos de retropropagación y demostraron cómo podían aplicarse al entrenamiento de redes neuronales en su artículo "Learning representations using back-propagating mistakes".
¿Qué se entiende por retropropagación en las redes neuronales?
En las redes neuronales artificiales, la retropropagación es un método utilizado para calcular el gradiente de una función de pérdida con respecto a los pesos de la red. El peso de cada neurona se actualiza según el gradiente, con el objetivo de minimizar la función de pérdida. La retropropagación es un método eficaz para entrenar redes neuronales y puede utilizarse para diversas tareas, como la clasificación y la regresión.