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.
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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