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01:17:56Habla: Francis Villatoro
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Caos determinista y condiciones iniciales

Con
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Francis Villatoro continúa explicando cómo la amplificación de errores relacionada con el caos determinista y la sensibilidad a las condiciones iniciales es otro fenómeno relevante en redes neuronales.

…no está discretizada a la hora de operar; la naturaleza actúa más o menos de manera analógica. Se refiere a que ese mecanismo que yo desconozco bien y no puedo argumentar, también produce una amplificación de los errores, entonces en ese sentido yo creo que La amplificación de los errores asociadas a caos deterministas y al hecho de que tenemos una sensibilidad con las condiciones iniciales, etc., es otro fenómeno y es relevante. En redes normales, por ejemplo, las redes normales se diseñan para que el algoritmo de gradiente converja, eso sí, asumiendo un número infinito de pasos, etc. Pero hay garantías de que ese tipo de no linealidad no aparece. Hay redes normales en las que se aprovecha ese tipo de normalidad, que tienen comportamiento caótico y tú aprovechas esa sensibilidad a las condiciones iniciales para permitir que la red almacene más de lo que debería almacenar, que las cuencas de atracción sean lo más pequeñas posibles de cada uno de los atractores y aunque su borde es muy fractal, que sean lo más pequeñas posibles y te metan la mayor cantidad posible de información. Ahí sí se puede introducir ese tipo de fenómenos de sensibilidad a la condición inicial, de efecto mariposa, caos determinista, etc. Pero eso es un reducto en el campo de las redes neuronales. La mayor parte de la gente no usa ese tipo de cosas porque son incontrolables. Tú no tienes garantías de que controles bien el asunto. En la naturaleza se dan, hay muchos fenómenos no lineales, pero…
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