Las matemáticas de las redes neuronales

Hay muchas razones por las que las redes neuronales nos fascinan y han acaparado los titulares en los últimos años. Mejoran las búsquedas web, organizan fotos e incluso se utilizan en la traducción de voz. Diablos, incluso pueden generar cifrado. Al mismo tiempo, también son misteriosas y alucinantes: ¿cómo logran exactamente estas cosas? ¿Qué ocurre dentro de una red neuronal? A grandes rasgos, una red aprende como nosotros, por prueba y error. Esto es cierto independientemente de si la red es supervisada, no supervisada o semisupervisada. Sin embargo, una vez que profundizamos un poco más, descubrimos que un puñado de funciones matemáticas juegan un papel importante en el proceso de prueba y error. También queda claro que una comprensión de las matemáticas subyacentes ayuda a aclarar cómo aprende una red. En los siguientes capítulos, desglosaremos las matemáticas que impulsan una red neuronal. Para ello, utilizaremos una red de alimentación anticipada como nuestro modelo y seguiremos la entrada a medida que se mueve a través de la red.

Autor: Michael Taylor
Editorial: Independently Published
Publicado: 04/10/2017
Páginas: 168
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.56lbs
Tamaño: 9.00h x 6.00w x 0.39d
ISBN13: 9781549893643
ISBN10: 1549893645
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencias de la Computación

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