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Una red neuronal recurrente (RNN) es un modelo de aprendizaje profundo que está entrenado para procesar y convertir una entrada de datos secuencial en una salida de datos secuencial específica.

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¿Qué es una RNN?: Explicación sobre redes neuronales recurrentes: AWS

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¿Qué es una red neuronal recurrente? ¿Cómo y por qué las empresas utilizan el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana? ¿Cómo se utiliza una red neuronal recurrente con AWS?

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Son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por nodos o neuronas artificiales que se conectan entre sí en capas: una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Estos aprenden a partir de datos, mejorando su precisión con el tiempo.

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What is a Neural Network? - Artificial Neural Network Explained - AWS

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Find out what a neural network is, how and why businesses use neural networks,, and how to use neural networks on AWS.

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Un perceptrón es una neurona artificial, y, por tanto, una unidad de red neuronal. El perceptrón efectúa cálculos para detectar características o tendencias en los datos de entrada. Se trata de un algoritmo para el aprendizaje supervisado de clasificadores binarios.

Fuente: https://datascientest.com/es/perceptron-que-es-y-para-que-sirve#:~:text=Un%20perceptr%C3%B3n%20es%20una%20neurona%20artificial%2C%20y%2C%20por%20tanto%2C,aprendizaje%20supervisado%20de%20clasificadores%20binarios.

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Formación en ciencia de datos | DataScientest.com

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Un perceptrón es una neurona artificial, indispensable para las redes neuronales del Deep Learning. Descubre su principio, su uso y su importancia en Data

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En realidad el perceptrón es una función matemática. Los datos de entrada (x) se multiplican por los coeficientes de peso (w). El resultado es un valor.

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Explica que las redes convolucionales son ideales para el procesamiento de imágenes y se basan en convoluciones para detectar patrones en las imágenes.

Fuente: https://www.ibm.com/es-es/topics/convolutional-neural-networks

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Inicio Topics redes neuronales convolucionales ¿Qué son las redes neuronales convolucionales? Explore la solución de redes neuronales de IBM Regístrese para recibir actualizaciones sobre IA

¿Qué son las redes neuronales convolucionales?

Las redes neuronales convolucionales utilizan datos tridimensionales para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos.

Las redes neuronales son un subconjunto del machine learning y son el núcleo de los algoritmos de deep learning. Se componen de capas de nodos, que contienen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo se conecta a otro y tiene un peso y un umbral asociados. Si la salida de cualquier nodo individual está por encima del valor umbral especificado, ese nodo se activa, enviando datos a la siguiente capa de la red. En caso contrario, no se envía ningún dato a la siguiente capa de la red.

Aunque en ese artículo nos centramos principalmente en las redes predictivas, existen varios tipos de redes neuronales que se utilizan para diferentes casos prácticos y tipos de datos. Por ejemplo, las redes neuronales recurrentes se suelen usar para el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz, mientras que las redes neuronales convolucionales (ConvNets o CNN) se utilizan con mayor frecuencia para tareas de clasificación y computer vision. Antes de las CNN, se utilizaban métodos manuales de extracción de características que requerían mucho tiempo para identificar objetos en imágenes. Sin embargo, actualmente las redes neuronales convolucionales proporcionan un enfoque más escalable para las tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos al aprovechar los principios del álgebra lineal, en concreto la multiplicación de matrices, para identificar patrones en una imagen. No obstante, estas redes pueden exigir un uso intensivo de recursos informáticos y requerir unidades de procesamiento gráfico (GPU) para entrenar los modelos.

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¿Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales?

Las redes neuronales convolucionales se distinguen de otras redes neuronales por su rendimiento superior con entradas de imagen, voz o señales de audio. Se componen de tres tipos principales de capas:

Capa convolucional

Capa de agrupación

Capa totalmente conectada

La capa convolucional es la primera capa de una red convolucional. Si bien las capas convolucionales pueden ir seguidas de otras capas convolucionales o de capas de agrupación, la capa final es la capa totalmente conectada. Con cada capa, la CNN aumenta en complejidad, identificando partes cada vez más grandes de la imagen. Las primeras capas se centran en características simples, como colores y bordes. A medida que los datos de la imagen avanzan a través de las capas, la CNN comienza a reconocer elementos o formas más grandes hasta que finalmente identifica el objeto esperado.
Capa convolucional
La capa convolucional es el bloque de creación principal de una CNN, y es donde se realizan la mayoría de los cálculos. Requiere algunos componentes, como datos de entrada, un filtro y un mapa de características. Supongamos que la entrada es una imagen en color compuesta por una matriz de píxeles en 3D. Esto significa que la entrada tendrá tres dimensiones: altura, anchura y profundidad, que corresponden a la composición RGB en una imagen. También hay un detector de características, conocido como kernel o filtro, que se mueve por los campos receptivos de la imagen para comprobar si la característica está presente. Este proceso se denomina convolución.

El detector de características es una matriz bidimensional (2D) de pesos que representa una parte de la imagen. Aunque su tamaño puede variar, el tamaño del filtro suele ser una matriz de 3x3; esto también determina el tamaño del campo receptivo. A continuación, el filtro se aplica a un área de la imagen y se calcula un producto escalar entre los píxeles de entrada y el filtro. Este producto escalar se introduce en una matriz de salida. Después, el filtro se desplaza un poco y repite el proceso hasta que el kernel haya recorrido toda la imagen. El resultado final de la serie de productos escalares de la entrada y el filtro se conoce como mapa de características, mapa de activación o característica convolucionada.

Observe que los pesos del detector de características permanecen fijos a medida que se desplaza por la imagen, lo que también se conoce como compartición de parámetros. Algunos parámetros, como los valores de peso, se ajustan durante el entrenamiento a través del proceso de retropropagación y descenso del gradiente. Sin embargo, hay tres hiperparámetros que afectan al tamaño del volumen de la salida y que deben configurarse antes de que comience el entrenamiento de la red neuronal. Entre ellos se incluyen:

1. El número de filtros afecta a la profundidad de la salida. Por ejemplo, tres filtros distintos producirían tres mapas de entidades diferentes, lo que crearía una profundidad de tres.

2. El stride es la distancia, o el número de píxeles, que el kernel mueve sobre la matriz de entrada. Aunque los valores de stride iguales o superiores a dos son poco frecuentes, un stride mayor produce una salida menor.

3. El zero-padding suele utilizarse cuando los filtros no se ajustan a la imagen de entrada. Esto pone a cero todos los elementos que quedan fuera de la matriz de entrada, produciendo una salida de mayor o igual tamaño. Existen tres tipos de padding:

Valid padding: también conocido como no padding. En este caso, la última convolución se descarta si las dimensiones no se alinean.

Same padding: este garantiza que la capa de salida tenga el mismo tamaño que la capa de entrada.

Full padding: este tipo de padding aumenta el tamaño de la salida añadiendo ceros al borde de la entrada.

Después de cada operación de convolución, la CNN aplica una transformación de unidad lineal rectificada (ReLU) al mapa de características, introduciendo la no linealidad en el modelo.
Capa convolucional adicional
Como se ha mencionado anteriormente, la capa de convolución inicial puede ir seguida de otra capa de convolución. Cuando esto sucede, la estructura de la CNN puede volverse jerárquica, ya que las capas siguientes pueden ver los píxeles en los campos receptivos de las capas anteriores. Por ejemplo, supongamos que queremos determinar si una imagen contiene una bicicleta. Podemos considerar la bicicleta una suma de varias partes. Se compone de un cuadro, un manillar, ruedas, pedales, etc. Cada parte de la bicicleta forma un patrón de nivel inferior en la red neuronal, y la combinación de todas las partes representa un patrón de nivel superior, lo que crea una jerarquía de características dentro de la CNN. En última instancia, la capa convolucional convierte la imagen en valores numéricos, lo que permite a la red neuronal interpretar y extraer patrones relevantes.
Capa de agrupación
La agrupación de capas, también conocida como submuestreo, permite reducir la dimensión mediante la reducción del número de parámetros de la entrada. De manera similar a la capa convolucional, la operación de agrupación barre toda la entrada con un filtro, pero la diferencia es que este filtro no tiene ningún peso. En su lugar, el kernel aplica una función de agregación a los valores dentro del campo receptivo y llena así la matriz de salida. Hay dos tipos principales de agrupación:

Agrupación máxima: a medida que el filtro recorre la entrada, selecciona el píxel con el valor más alto para enviarlo a la matriz de salida. Este enfoque suele utilizarse más que la agrupación media.

Agrupación media: conforme el filtro avanza por la entrada, calcula el valor promedio dentro del campo receptivo para enviarlo a la matriz de salida.

Aunque se pierde mucha información en la capa de agrupación, esta tiene una serie de beneficios para la CNN. Ayuda a reducir la complejidad, mejora la eficiencia y limita el riesgo de sobreajuste.
Capa totalmente conectada
El nombre de la capa totalmente conectada describe con precisión la capa en sí. Como se ha mencionado anteriormente, los valores de píxel de la imagen de entrada no están conectados directamente con la capa de salida en las capas parcialmente conectadas. Sin embargo, en la capa totalmente conectada, cada nodo de la capa de salida sí está conectado directamente a un nodo de la capa anterior.

Esta capa realiza la tarea de clasificación basándose en las características extraídas de las capas anteriores y sus diferentes filtros. Las capas convolucionales y de agrupación suelen utilizar funciones ReLU, mientras que las capas totalmente conectadas generalmente usan una función de activación softmax para clasificar adecuadamente las entradas y generar una probabilidad entre 0 y 1.

Tipos de redes neuronales convolucionales

Kunihiko Fukushima y Yann LeCun sentaron las bases de la investigación en torno a las redes neuronales convolucionales en sus trabajos de 1980 (enlace externo a ibm.com) y "Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition" de 1989, respectivamente. Más conocido es el caso de Yann LeCun, que aplicó con éxito la retropropagación para entrenar redes neuronales que identificaran y reconocieran patrones en una serie de códigos postales escritos a mano. Continuó su investigación con su equipo durante la década de los noventa, culminando con "LeNet-5", que aplica los mismos principios de su investigación anterior para el reconocimiento de documentos. Desde entonces, han surgido diferentes arquitecturas de CNN con la introducción de nuevos conjuntos de datos, como MNIST y CIFAR-10, y también competiciones, como ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Estas otras arquitecturas incluyen:

AlexNet (enlace externo a ibm.com)

VGGNet (enlace externo a ibm.com)

GoogLeNet (enlace externo a ibm.com)

ResNet (enlace externo a ibm.com)

ZFNet

Sin embargo, LeNet-5 se considera la arquitectura clásica de CNN.

Redes neuronales convolucionales y computer vision

Las redes neuronales convolucionales potencian las tareas de reconocimiento de imágenes y computer vision. La computer vision es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores y los sistemas obtener información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales, y tomar medidas basándose en esas entradas. Esta capacidad de proporcionar recomendaciones la distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes. Hoy en día algunas aplicaciones habituales de esta computer vision pueden verse en:

Marketing: las plataformas de medios de comunicación sociales ofrecen sugerencias sobre quién podría aparecer en las fotografías publicadas en un perfil, lo que permite etiquetar fácilmente a amigos en álbumes de fotos.

Asistencia médica: la computer vision se ha integrado en la tecnología de radiología para ayudar a los médicos a identificar mejor los tumores cancerosos en una anatomía sana.

Ventas minoristas: la búsqueda visual se ha incorporado en algunas plataformas de comercio electrónico, lo que permite a las marcas recomendar artículos que complementan el vestuario de los clientes.

Sector automovilístico: si bien la era de los automóviles sin conductor aún no ha llegado, la tecnología subyacente ya ha comenzado a abrirse camino en la industria automotriz, aumentando la seguridad de conductores y pasajeros con características como la detección de carriles.

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¿Qué son las redes neuronales convolucionales? | IBM

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Las redes neuronales convolucionales utilizan datos tridimensionales para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos.

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Procesan datos de entrada a través de sus capas, ajustando pesos y umbrales para mejorar la precisión de sus predicciones. Cada nodo calcula una suma ponderada de sus entradas y la pasa a través de una función de activación.

Si la salida supera un umbral, se activa y pasa los datos a la siguiente capa.

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¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales tratan de emular el cerebro humano, mediante una combinación de ciencia informática y estadística para resolver problemas comunes en el campo de la IA

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales, también conocidas como redes neuronales artificiales (ANN) o redes neuronales simuladas (SNN), son un subconjunto de machine learning y constituyen el eje de los algoritmos de deep learning. Su nombre y estructura se inspiran en el cerebro humano, e imitan la forma en la que las neuronas biológicas se señalan entre sí.

Las redes neuronales artificiales (ANN) están formadas por capas de nodos, que contienen una capa de entrada, una o varias capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo, o neurona artificial, se conecta a otro y tiene un peso y un umbral asociados. Si la salida de un nodo individual está por encima del valor de umbral especificado, dicho nodo se activa y envía datos a la siguiente capa de la red. De lo contrario, no se pasan datos a la siguiente capa de la red.

Las redes neuronales se basan en entrenar datos para aprender y mejorar su precisión con el tiempo. No obstante, una vez que estos algoritmos de aprendizaje se ajustan de manera precisa, constituyen potentes herramientas de informática e inteligencia artificial, lo que nos permite clasificar y agrupar los datos a gran velocidad. Las tareas de reconocimiento de voz o reconocimiento de imagen pueden tardar minutos frente a las horas que requiere la identificación manual de expertos humanos. Una de las redes neuronales más conocidas es el algoritmo de búsqueda de Google.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Piense en cada nodo individual como su propio modelo de regresión lineal, formado por datos de entrada, ponderaciones, un sesgo (o umbral) y una salida. La fórmula sería similar a la siguiente:

∑wixi + sesgo = w1x1 + w2x2 + w3x3 + sesgo

salida = f(x) = 1 if ∑w1x1 + b>= 0; 0 if ∑w1x1 + b < 0

Una vez que se determina una capa de entrada, se asignan ponderaciones. Estas ponderaciones permiten determinar la importancia de cualquier variable, donde las más grandes contribuyen más significativamente a la salida en comparación con otras entradas. A continuación, todas las entradas se multiplican por sus respectivas ponderaciones y se suman. A continuación, la salida se pasa a través de una función de activación, que determina la salida. Si la salida supera un determinado umbral, activa el nodo y pasa los datos a la siguiente capa de la red. Como resultado, la salida de un nodo se convierte en la entrada del nodo siguiente. Este proceso de pasar datos de una capa a la siguiente define esta red neuronal como una red de propagación hacia delante.

Vamos a desglosar lo que puede parecer un solo nodo utilizando valores binarios. Podemos aplicar este concepto a un caso más tangible, por ejemplo, si debe ir a hacer surf (Sí: 1, No: 0). La decisión de ir o no ir es nuestro resultado predicho, o y-hat. Supongamos que hay tres factores que influyen en la toma de decisiones:

1. ¿Hay buenas olas? (Sí: 1, No: 0)

2. ¿Está vacío el pico? (Sí: 1, No: 0)

3. ¿Ha habido un ataque de tiburón reciente? (Sí: 0, No: 1)

A continuación, supongamos lo siguiente, lo que nos da las siguientes entradas:

X1 = 1, ya que hay buenas olas

X2 = 0, ya que hay mucha gente

X3 = 1, ya que no ha habido un ataque de tiburón reciente

Ahora tenemos que asignar varias ponderaciones para determinar la importancia. Las ponderaciones más grandes indican que algunas variables son más importantes para la decisión o el resultado.

W1 = 5, ya que no hay grandes olas a menudo

W2 = 2, ya que está acostumbrado a las multitudes

W3 = 4, ya que tiene miedo a los tiburones

Por último, también supondremos un valor de umbral de 3, que se traduciría en un valor de sesgo de -3. Con las diferentes entradas, podemos empezar a incluir los valores en la fórmula para obtener la salida deseada.

Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) - 3 = 6

Si utilizamos la función de activación del principio de esta sección, podemos determinar que la salida de este nodo sería 1, ya que 6 es mayor que 0. En este ejemplo, iría a hacer surf; pero si ajustamos las ponderaciones o el umbral, podemos lograr diferentes resultados del modelo. Cuando observamos una decisión, como en el ejemplo anterior, podemos ver cómo una red neuronal puede tomar decisiones cada vez más complejas dependiendo de la salida de decisiones o capas anteriores.

En el ejemplo anterior, utilizamos perceptrones para ilustrar algunas de las operaciones matemáticas, aunque las redes neuronales utilizan neuronas sigmoides, que se distinguen por tener valores entre 0 y 1. Como las redes neuronales se comportan de forma similar a los árboles de decisiones, los datos en cascada de un nodo a otro con x valores entre 0 y 1 reducirán el impacto de cualquier cambio de una única variable en la salida de cualquier nodo y, posteriormente, la salida de la red neuronal.

A medida que empezamos a pensar en casos de uso más prácticos de redes neuronales, como el reconocimiento de imágenes o la clasificación, podremos aprovechar el aprendizaje supervisado o los conjuntos de datos etiquetados para entrenar el algoritmo. Cuando entrenamos un modelo, nos interesa evaluar su precisión usando una función de coste (o pérdida). Esto también se conoce comúnmente como el error cuadrático medio (MSE). En la ecuación siguiente,

i representa el índice de la muestra,

y-hat es el resultado previsto,

y es el valor real, y

m es el número de muestras.

= =1/2 ∑129_(=1)^▒( ̂^(() )−^(() ) )^2

En última instancia, el objetivo es minimizar nuestra función de coste para garantizar que el ajuste es correcto para cualquier observación. A medida que el modelo ajusta sus ponderaciones y sesgos, utiliza la función de coste y el aprendizaje de refuerzo para alcanzar el punto de convergencia, o el mínimo local. El proceso con el que el algoritmo ajusta sus ponderaciones es con un descenso de gradiente, lo que permite al modelo determinar la dirección a seguir para reducir los errores (o minimizar la función de coste). Con cada ejemplo de entrenamiento, los parámetros del modelo se ajustan para converger gradualmente al mínimo.

Consulte este artículo de IBM Developer para ver una explicación más detallada de los conceptos cuantitativos implicados en las redes neuronales.

La mayoría de las redes neuronales profundas son de propagación hacia delante, lo que significa que fluyen en una sola dirección, de la entrada a la salida. Sin embargo, también puede entrenar su modelo mediante la retropropagación; es decir, moverse en la dirección opuesta, de la salida a la entrada. La retropropagación permite calcular y atribuir el error asociado a cada neurona, de forma que podemos ajustar y adecuar los parámetros de los modelos según corresponda.

Tipos de redes neuronales

Las redes neuronales se pueden clasificar en diferentes tipos, que se utilizan para distintos fines. Aunque no sea una lista completa, la siguiente lista sería representativa de los tipos más comunes de redes neuronales que encontrará en sus casos de uso:

El perceptrón es la red neuronal más antigua, creada por Frank Rosenblatt en 1958.

Las redes neuronales de propagación hacia delante o perceptrones multicapa (MLP) son las redes en las que nos hemos centrado principalmente en este artículo. Están formadas por una capa de entrada, una capa o varias capas ocultas y una capa de salida. Aunque estas redes neuronales también se conocen como MLP, es importante tener en cuenta que en realidad están formadas por neuronas sigmoides, no perceptrones, ya que la mayoría de los problemas del mundo real son no lineales. Normalmente, se proporcionan datos a estos modelos para entrenarlos y son la base para la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y otras redes neuronales.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son similares a las redes de propagación hacia delante, pero normalmente se utilizan para el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de patrones y/o la visión artificial. Estas redes aprovechan los principios del álgebra lineal, particularmente la multiplicación de matriz, para identificar patrones dentro de una imagen.

Las redes neuronales recurrentes (RNN) se identifican por sus bucles de retroalimentación. Estos algoritmos de aprendizaje se utilizan principalmente con datos de series temporales para hacer predicciones sobre resultados futuros, por ejemplo, predicciones del mercado de acciones o previsiones de ventas.

Redes neuronales frente a deep learning

El deep learning y las redes neuronales tienden a utilizarse indistintamente en la conversación, lo que puede ser confuso. Vale la pena señalar que "deep" en deep learning solo hace referencia a la profundidad de las capas en una red neuronal. Una red neuronal que consta de más de tres capas (incluidas las entradas y la salida) puede considerarse un algoritmo de deep learning. Una red neuronal que solo tiene dos o tres capas es una red neuronal básica.

Para obtener más información sobre las diferencias entre las redes neuronales y otras formas de inteligencia artificial, como machine learning, lea la entrada de blog " Diferencias entre IA, machine learning, deep learning y redes neuronales".

Historia de las redes neuronales

La historia de las redes neuronales es más larga de lo que la mayoría cree. Aunque la idea de una "máquina que piensa" se remonta hasta los antiguos griegos, nos centraremos en los acontecimientos clave que llevaron a la evolución de pensar en redes neuronales, cuya popularidad ha fluctuado en el tiempo:

1943: Warren S. McCulloch y Walter Pitts publicaron " A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity" (PDF, 1 MB) (enlace externo a IBM). El objetivo de este estudio era entender cómo el cerebro humano podía producir patrones complejos a través de células cerebrales conectadas o neuronas. Una de las principales ideas que surgieron de este trabajo fue la comparación de las neuronas con un umbral binario a la lógica booleana (es decir, 0/1 o sentencias verdaderas/falsas).

1958: a Frank Rosenblatt se le atribuye el desarrollo del perceptrón, documentado en su estudio " The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain" (enlace externo a IBM). Llevó el trabajo de McCulloch y Pitt un paso más allá al introducir las ponderaciones en la ecuación. Utilizando un sistema IBM 704, Rosenblatt consiguió que un ordenador aprendiera a distinguir cartas marcadas en la izquierda de cartas marcadas en la derecha.

1974: aunque muchos investigadores contribuyeron a la idea de la retropropagación, Paul Werbos fue la primera persona en Estados Unidos en descubrir su aplicación a las redes neuronales en su Tesis doctoral (PDF, 8,1 MB) (enlace externo a IBM).

1989: Yann LeCun publicó un estudio (PDF, 5,7 MB) (enlace externo a IBM) que ilustra cómo el uso de restricciones en la retropropagación y su integración en la arquitectura de redes neuronales se puede utilizar para entrenar algoritmos. Esta investigación utilizó con éxito una red neuronal para reconocer los dígitos de código postal escritos a mano proporcionados por el servicio de correos de Estados Unidos.

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Conozca las redes neuronales que permiten a los programas reconocer patrones y resolver problemas comunes en inteligencia artificial, machine learning y deep learning.

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La función de pérdida es esencial en Machine Learning ya que nos permite evaluar el desempeño del modelo y ajustar sus parámetros. La elección de la función de pérdida adecuada es crucial y depende del tipo de problema y de los datos con los que se está trabajando. Además, la función de pérdida no es estática y puede ser modificada para adaptarse a las necesidades específicas del problema.

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▷ La Importancia de la Función de Pérdida en Machine Learning 【 Canal Innova 】

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I➨ La Importancia de la Función de Pérdida en Machine Learning ☑️ ⭐ Canal Innova

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Las RNN se suelen caracterizar por una arquitectura uno a uno: una secuencia de entrada está asociada a una salida. Sin embargo, puede ajustarlas de manera flexible en varias configuraciones para fines específicos. Los siguientes son varios tipos de RNN comunes.

De una a varias

De varias a varias

De varias a una

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Las redes neuronales tienen aplicaciones en muchos campos, como:

Diagnóstico médico: Clasificación de imágenes médicas.

Marketing: Análisis de datos de comportamiento.

Predicciones financieras: Procesamiento de datos históricos.

Visión artificial: Reconocimiento de imágenes y videos.

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CARACTERISTICAS:

Medición del rendimiento: Las funciones de pérdida ofrecen una métrica clara para evaluar el rendimiento de un modelo

Dirección para la mejora: Las funciones de pérdida guían la mejora del modelo dirigiendo al algoritmo para que ajuste los parámetros para reducir la pérdida y mejorar las predicciones.

Equilibrar el sesgo y la varianza: Las funciones de pérdida eficaces ayudan a equilibrar el sesgo del modelo.

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Explicación de las funciones de pérdida en el machine learning

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¿Cómo funciona una red neuronal recurrente?

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¿Cómo funciona una red neuronal recurrente?

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Las RNN están formadas por neuronas: nodos de procesamiento de datos que trabajan juntos para realizar tareas complejas. Las neuronas se organizan en capas de entrada, salida y ocultas.

Capa oculta

Las RNN funcionan pasando los datos secuenciales que reciben a las capas ocultas paso a paso.