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Francis VillatoroBorja TosarJuan Carlos GilGastón GiribetIgnacio Crespoparámetros de matrices vectoresentrenamiento de la red neuronalajuste de parámetros durante entrenamientoFrancis Villatoro
Parámetros de matrices vectores
Ep577: Planeta Enano; Errores en IAs; Romper Agujeros Negros; Habitabilidad Química; Virus y Monos
29 de octubre de 20261 momento
Con
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Francis Villatoro explica el funcionamiento básico de una red neuronal multicapa, describiendo cómo se ajustan sus parámetros durante el entrenamiento.
…a nadie se le ocurriera que esto podía ser relevante porque ya se sabía en el entrenamiento de redes neuronales. Muchas veces cuando vemos en libros, etc., la curva de las pérdidas, de la calidad del entrenamiento, del error que comete la red: La red es un Sistema en el que yo meto una entrada, obtengo una salida y en el proceso de entrenamiento la red tiene una serie de parámetros, muchos parámetros, una serie de matrices y vectores que caracterizan la dinámica, el comportamiento de la red neuronal multicapa. Cada capa tiene sus matrices y sus vectores. Yo meto una entrada y claro, yo tengo que ajustar, entrenar la red, los parámetros. Yo no sé cuáles son los parámetros correctos, entonces voy. metiendo entradas y las salidas las comparo con los datos de entrenamiento. Yo sé cuál es la salida correcta, pues comparo la salida de la red neuronal con la salida correcta y eso me permite determinar el error que yo uso para corregir el estado actual de…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro explica el funcionamiento básico de una red neuronal multicapa, describiendo cómo se ajustan sus parámetros durante el entrenamiento.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1parámetros de matrices vectoresentrenamiento de la red neuronalajuste de parámetros durante entrenamiento…a nadie se le ocurriera que esto podía ser relevante porque ya se sabía en el entrenamiento de redes neuronales. Muchas veces cuando vemos en libros, etc., la curva de las pérdidas, de la calidad del entrenamiento, del error que comete la red: La red es un Sistema en el que yo meto una entrada, obtengo una salida y en el proceso de entrenamiento la red tiene una serie de parámetros, muchos parámetros, una serie de matrices y vectores que caracterizan la dinámica, el comportamiento de la red neuronal multicapa. Cada capa tiene sus matrices y sus vectores. Yo meto una entrada y claro, yo tengo que ajustar, entrenar la red, los parámetros. Yo no sé cuáles son los parámetros correctos, entonces voy. metiendo entradas y las salidas las comparo con los datos de entrenamiento. Yo sé cuál es la salida correcta, pues comparo la salida de la red neuronal con la salida correcta y eso me permite determinar el error que yo uso para corregir el estado actual de…