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Neural networks: fundamentos teóricos

Neural networks: fundamentos teóricos - Tutorial de Python

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Neural networks: fundamentos teóricos

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Las "neural networks" o redes neuronales son uno de los modelos más populares hoy en día. Su fundamento es muy parecido a cómo funciona el cerebro humano. Y esto, a su vez, es su punto fuerte y su punto débil. Son muy costosas computacionalmente. Pero, a su vez, funcionan muy bien a la hora de aproximar todo tipo de estructuras internas dentro de nuestros datos, ya sean lineales o no lineales. Si lo que queremos es ver cómo funciona este proceso de manera sencilla, esta es la estructura básica que vamos a encontrarnos. Tenemos una primera capa que son nuestros "inputs", es decir, nuestros datos, las variables regresoras o 'x', en función de la terminología que queramos usar. A la derecha tenemos nuestros "outputs", es decir, la variable Respuesta con sus distintas categorías o valores. Y, por último, el elemento central de nuestro modelo, que son las capas ocultas. Estas capas ocultas son una combinación lineal de los elementos de los "inputs" y otras capas ocultas. Estas…

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