por Diego Calvo | Jun 29, 2020 | Aprendizaje automático, Python, Redes neuronales
Para poder comprender como clasificar sonidos utilizando redes neuronales convolucionales se recomienda primero entender el caso básico de redes neuronales multicapa. Extracción de caracteristicas refinada En la etapa de extracción de características anterior, los... por Fernando Campos | Feb 1, 2019 | Aprendizaje automático, Big data, R, Redes neuronales
Introducción En este post vamos a continuar estudiando el modelado de las series temporales como hicimos en el post Análisis de series temporales en R. ARIMA. En este post veremos un ejemplo en R de los modelos de Redes Neuronales Recurrentes de Elman y de Jordan.... por Diego Calvo | Dic 10, 2018 | Aprendizaje automático, Redes neuronales
Definición de función de coste La función de coste trata de determinar el error entre el valor estimado y el valor real, con el fin de optimizar los parámetros de la red neuronal. Estimadores de error de la función de coste Raíz cuadrada media – RMSE La... por Diego Calvo | Dic 9, 2018 | Aprendizaje automático, Redes neuronales
Definición de Red Neuronal Recurrente Una red neuronal recurrente no tiene una estructura de capas definida, sino que permiten conexiones arbitrarias entre las neuronas, incluso pudiendo crear ciclos, con esto se consigue crear la temporalidad, permitiendo que la red... por Diego Calvo | Dic 8, 2018 | Redes neuronales
Definición del perceptrón Multicapa El percetrón multicapa evoluciona el perceptrón simple y para ello incorpora capas de neuronas ocultas, con esto consigue representar funciones no lineales. El perceptrón multicapa esta compuesto por por una capa de entrada, una... por Diego Calvo | Dic 8, 2018 | Redes neuronales
Definición del Perceptrón El perceptrón es la red neuronal más básica que existe de aprendizaje supervisado que data de los años 50. El funcionamiento del perceptrón es muy sencillo, simplemente lee los valores de entrada, suma todos las entradas de acuerdo a unos...
