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.