Actividad No 8. Aprendizaje del perceptrón multicapa mediante retropropagación del error

Actividad No8. Aprendizaje del perceptrón multicapa mediante retropropagación del error

Tema:  Aprendizaje del perceptrón multicapa mediante retropropagación del error

Objetivo: Aprender como  hacer el aprendizaje de un perceptron multicapa mediante retropropagación del error

Introducción:

Un saludo cordial lector en este documento se trata del aprendizaje del perceptron partiendo del algoritmo de aprenizaje, para resolver problemas que no sea linealmente seprables.

A continuacion la formula para la actulización de pesos para cada iteración de cada uno de los pesos de conexión entre las entradas y las neuronas de la capa oculta. Se hace un script para actualizar y aprender. 

Conclusiones

·         Se ha diseñado dos conjuntos de entrenamientos neuronales mediante el método de gradiente en donde se pudo observar mayor eficiencia con respecto a los otros métodos anteriormente realizados.

·         Ingresar valores no tan altos del factor de aprendizaje, ya que por cuestiones de programación, al aumentar el factor de aprendizaje, la ejecución del programa va a ser lento. Por lo tanto resulta que el entrenamiento por batch muchas de las veces es casi siempre más lento que el entrenamiento en línea, ya que se debe a que tienen órdenes de magnitud más lento, especialmente en conjuntos de entrenamiento grandes.

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