Una forma sencilla y rápida de aprender JAVA, observando y deduciendo cómo se comporta el lenguaje a través de ejemplos prácticos.

martes, 27 de agosto de 2019

Perceptrón Multicapa. Proceso de entrenamiento (beta)

Se muestra diagrama conceptual para entrenamiento de una red neuronal multicapa.


El proceso por pasos:

01- Obtener un Dataset en bruto(raw).
02- Discretizar Dataset [Dataset -> Dataset'].
03- Extraer Entradas(E) y Salidas(D) del Dataset'.
04- Pasar Entradas(E) por la Red Neuronal(RN).
05- Obtener Salidas(Y) de la RN.
06- Calcular Error(δ) en base a las Salidas(Y) de la RN y Salida(D) del Dataset'.
07- En base al cálculo del Error(δ), ajustar pesos(W) de la RN.
08- Pasar al siguiente registro del Dataset' volviendo de nuevo al punto 03. Si no existen más registros se pasa al punto 09.
09- Finalizados los registros del Dataset' volver a posicionarse en el 1º registro y volver a empezar desde punto 03, siempre y cuando el Error(δ) general sea inferior o igual (<=) alumbral especificado por el usuario. En tal caso da por finalizado el entrenaminento.









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