Del perceptrón a la red neuronal
Summary
TLDREn este video, se explora el tema de las redes neuronales simples y su entrenamiento utilizando el algoritmo de descenso por gradiente, una técnica fundamental para redes de una sola capa o de múltiples capas. Se comienza explicando la evolución del perceptrón de Frank Rosenblatt a una red neuronal más avanzada. Se destaca la importancia de reemplazar la función de activación escalón por una derivable, como la función sigmoide, para permitir el entrenamiento automático y la generalización. La función sigmoide es presentada como una solución que, aunque similar al escalón, es continua y derivable, lo que permite el ajuste de pesos y la clasificación de entradas. El video脚本 concluye con una introducción al método de entrenamiento: el algoritmo de descenso por gradiente, que es esencial para el aprendizaje de las redes neuronales.
Takeaways
- 📚 Los próximos videos se centrarán en las redes neuronales simples y su entrenamiento con el algoritmo de descenso por gradiente, una técnica fundamental para redes de una sola capa o de múltiples capas.
- 🧠 Se analizará la evolución del perceptrón de Frank Rosenblatt a una red neuronal simple, destacando la importancia de este proceso para entender el funcionamiento de redes más complejas.
- 🔢 El entrenamiento de una red neuronal simple se inicia con el ajuste de pesos, un proceso que, aunque manual para el perceptrón, requiere un enfoque automático para redes con múltiples parámetros.
- 🔧 El descenso por gradiente es el método de optimización elegido para encontrar los pesos óptimos en redes neuronales, lo que permite la adaptación automática de los parámetros.
- 📈 La función de activación del perceptrón, representada por H, se transforma en una predicción después de aplicar una función de activación, la cual debe ser derivable para el algoritmo de descenso por gradiente.
- ⛔ La función de activación escalón no es derivable en el punto de intersección, lo que limita su uso en el descenso por gradiente.
- 📶 Para superar la no derivabilidad, se sugiere utilizar una función derivable con características similares al escalón, como la función sigmoide.
- 📈 La función sigmoide es una opción adecuada debido a su similitud con la función escalón y su capacidad de ser derivada, lo que permite su uso en redes neuronales.
- 🔄 La red neuronal simple se compone del producto punto de las entradas y los pesos, seguido de la aplicación de la función sigmoide, dando como resultado la predicción de la red.
- 🚀 Al reemplazar la función de activación por una derivable, las redes neuronales pueden asimilar funciones más complejas, lo que se explorará a medida que se profundiza en redes de múltiples capas.
- 📉 El algoritmo de descenso por gradiente es esencial para el entrenamiento de redes neuronales, permitiendo la optimización de los pesos y, por ende, la mejora en la precisión de las predicciones.
Q & A
¿Qué tema principal se aborda en los próximos videos?
-El tema principal es el de las redes neuronales simples y cómo se entrenan utilizando el algoritmo de descenso por gradiente.
¿Por qué son importantes estas sesiones sobre redes neuronales?
-Son importantes porque la técnica de entrenamiento que se utiliza para las redes de una capa también se aplica para las de cientos de capas, lo que hace que estos conceptos sean fundamentales para entender la red neuronal más compleja.
¿Qué es el perceptrón y cómo se relaciona con las redes neuronales?
-El perceptrón es una unidad de procesamiento de información que utiliza un conjunto de entradas, las combina con pesos a través del producto punto y luego pasa el resultado por una función de activación para dar una predicción. Es la base de una red neuronal simple.
¿Cómo se realiza el ajuste manual de los pesos en un perceptrón?
-El ajuste manual de los pesos en un perceptrón implica observar cómo varía la salida con diferentes combinaciones de pesos y, a partir de eso, seleccionar los pesos que dan la mejor predicción.
¿Por qué no es práctico ajustar manualmente los pesos en un perceptrón con muchos parámetros?
-Ajustar manualmente los pesos en un perceptrón con miles, millones o cientos de miles de parámetros es ineficiente y poco práctico debido a la complejidad y el tiempo que requeriría.
¿Qué método de optimización se utiliza para encontrar automáticamente los pesos en una red neuronal?
-El método de descenso por gradiente es uno de los métodos de optimización más utilizados para encontrar automáticamente los pesos en una red neuronal.
¿Qué propiedad es necesaria para las funciones en el método de descenso por gradiente?
-Las funciones deben ser derivables para poder utilizar el método de descenso por gradiente.
¿Por qué la función de activación escalón no es adecuada para el método de descenso por gradiente?
-La función de activación escalón no es derivable en el punto de intersección, lo que hace que no sea adecuada para el método de descenso por gradiente que requiere funciones derivables.
¿Qué función de activación se sugiere para reemplazar la función escalón?
-Se sugiere utilizar la función sigmoide, que tiene características similares a la función escalón pero es derivable y continua.
¿Cómo afecta la función sigmoide los valores negativos y positivos en la red neuronal?
-La función sigmoide mantiene valores negativos cercanos a cero y valores positivos cercanos a uno, lo que permite una transición suave entre estos dos estados.
¿Cómo es la relación entre la red neuronal simple y la capacidad de aproximar funciones complejas?
-Una red neuronal simple, compuesta de una sola neurona, puede clasificar dos cosas o activar la neurona con una entrada determinada. Al apilar estas redes, se puede aproximar a funciones mucho más complejas.
¿Qué algoritmo se utilizará para entrenar las redes neuronales?
-El algoritmo de descenso por gradiente se utilizará para entrenar las redes neuronales, permitiendo ajustar los pesos de la red para minimizar la diferencia entre la predicción y el valor deseado.
Outlines
🤖 Introducción a las Redes Neuronales y Algoritmo de Descenso por Gradiente
Este primer párrafo introduce el tema de las redes neuronales simples y su entrenamiento utilizando el algoritmo de descenso por gradiente. Se destaca la importancia de este tema, ya que la técnica es aplicable a redes de una sola capa o de cientos de capas. Se menciona la evolución desde el perceptrón de Frank Rosenblatt hasta la red neuronal simple y cómo se puede entrenar esta última. Además, se discute la limitación del ajuste manual de pesos en perceptrones con múltiples parámetros y la necesidad de un método automático de optimización, como el descenso por gradiente, que requiere funciones derivables. Se presenta la necesidad de reemplazar la función de activación escalón por una derivable, como la función sigmoide, para permitir el entrenamiento de las redes neuronales.
📈 Algoritmo de Descenso por Gradiente para Entrenamiento de Redes Neuronales
El segundo párrafo se enfoca en el método de entrenamiento de las redes neuronales, que es el algoritmo de descenso por gradiente. Se sugiere que este método permitirá la aproximación de funciones más complejas a medida que se apilan capas en las redes. El párrafo establece la base para entender cómo se puede entrenar a las redes neuronales a través de este algoritmo, lo que es crucial para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo y la creación de sistemas predictivos avanzados.
Mindmap
Keywords
💡Redes neuronales
💡Algoritmo de descenso por gradiente
💡Perceptrón
💡Función de activación
💡Producto punto
💡Pesos
💡Función escalón
💡Función sigmoide
💡Dervivabilidad
💡Redes de múltiples capas
💡Ajuste manual de pesos
Highlights
Se discute sobre las redes neuronales simples y su entrenamiento con el algoritmo de descenso por gradiente.
La técnica de descenso por gradiente es crucial para entrenar redes de una sola capa o de cientos de capas.
Se presentará el contenido de las sesiones, destacando la importancia de entender los conceptos fundamentales.
Se explicará cómo se pasa del perceptrón de Frank Rosenblatt a una red neuronal simple.
Se abordará el entrenamiento de la red neuronal simple utilizando el algoritmo de descenso por gradiente.
Se generalizará el concepto para redes con múltiples salidas y se explorarán redes de múltiples capas.
Se recordará el perceptrón compuesto por entradas, pesos y la función de activación.
Se menciona la necesidad de ajustar manualmente los pesos en el perceptrón tradicional.
Se destaca la infeasibilidad de ajustar manualmente millones de parámetros en redes neuronales complejas.
Se introduce el método de descenso por gradiente como solución automática para el ajuste de pesos.
Se requiere que las funciones sean derivables para el método de descenso por gradiente.
Se analiza la función de activación F y su derivabilidad, destacando la necesidad de una función continua.
Se sugiere la función sigmoide como alternativa derivable a la función de activación escalón.
La función sigmoide permite clasificar y activar la neurona de manera similar al escalón, pero es continua y derivable.
Se describe cómo la red neuronal simple utiliza el producto punto de entradas y pesos y la función sigmoide para la predicción.
Se enfatiza el cambio de la función de activación en el perceptrón para permitir la derivación y el entrenamiento automático.
Se proyecta la capacidad de las redes neuronales para aproximar funciones complejas a medida que se apilan capas adicionales.
Se aborda el algoritmo de descenso por gradiente como el método principal para entrenar redes neuronales.
Transcripts
estimadas y estimados colegas En estos
próximos vídeos lo que estaremos viendo
es acerca de las redes neuronales
simples y cómo se entrenan con el
algoritmo de descenso por gradiente
estas van a ser una desde las sesiones
que consideraré pues más importantes
porque es la misma técnica que se
utiliza para entrenar redes que sean de
una capa o que sean de cientos de capas
Así es que pues van a hacer unas
sesiones bastante importantes y que les
vamos a dedicar tiempo para tener todos
los conceptos bien claros y que podamos
entender lo que vamos a tener a
continuación bueno
entonces un poco presentarles el
contenido que vamos a estar viendo en
nuestras sesiones y primero en este
pequeño vídeo lo que vamos a ver es cómo
pasamos del perceptrón que vimos de
Frank rosenblatt a una red neuronal
simple una vez que hayamos visto eso
pues podemos tratar de entrenar esa red
neuronal simple a partir del algoritmo
de descenso por gradiente y luego
empezaremos a generalizar algunas cosas
cuando tengamos redes de múltiples
salidas y ya en otras sesiones
hablaremos de redes de múltiples capas
bueno
recordando de las sesiones pasadas
habíamos estudiado el perceptrón y
habíamos dicho que nuestro perceptrón se
compone de un conjunto de entradas que
se combinan con unos pesos a través del
producto punto y eso nos da como
resultado un valor H Ok O login que
también podemos llamar este valor H va a
pasar por una función de activación y
una vez que pasamos por la función de
activación que aquí está denominada como
F se convierte en la predicción de
nuestro perceptor como anécdota del
trabajo de rosenblab podemos decir que
estos pesos estas doble voz que nosotros
tenemos aquí se tienen que ajustar de
forma manual Ok entonces este proceso de
estar Ajustando dos dos valores Pues a
lo mejor se puede realizar de forma
manual Pero qué pasaría si tuviéramos un
perceptrón que tuviera miles o cientos
de miles o incluso millones de
parámetros que tuviéramos que ajustar no
Sería posible que nosotros los
pudiéramos a de forma manual por lo
tanto lo que requerimos es un método
automático que nos pueda encontrar esas
W que nos permitan ajustar a una
determinada salida para eso pues se
pueden utilizar distintos métodos de
optimización Pero uno de los que más ha
funcionado es el descenso por gradiente
y este método de descenso requiere una
cosa en particular que las funciones
sean derivables dicho eso pues vamos a
analizar Qué es lo que está pasando
actualmente en esta función de
activación que denominamos F lo que
tenemos es una gráfica más o menos como
esta
en donde tenemos aquí nuestro valor de h
y aquí tendríamos fdh Y entonces esto
viene en cero y aquí justamente donde
tenemos aquí la intersección se
convierte en uno entonces en este punto
pues podemos recordar de nuestras clases
de cálculo que esta función No es
derivable porque no es continua en ese
punto Sale entonces No podemos utilizar
estos métodos de optimización
necesitamos hacer unos cambios para eso
Así que una forma de resolverlo pues
rápido es que en lugar de utilizar la
función de activación escalón utilicemos
otra función que tenga características
similares Pero que sea derivable es
decir que nos pueda separar dos cosas y
que sea continua
entonces para eso podemos utilizar una
función que se denomina función sigmoide
aquí la tenemos nuestra función sigmoide
Ahí está su definición de la función
sigmoide y su característica pues es muy
similar Cuando tenemos valores negativos
esto es muy cercano a cero
se va atendiendo Cómo a cero y cuando
tenemos nuestros valores positivos aquí
en la entrada pues esto prácticamente se
vuelve uno no en todos estos valores
entonces podemos ver que está haciendo
una función similar al escalón no cuando
tenemos valores positivos los manda muy
cercanos al uno y cuando tenemos valor
negativo los manda muy cercanos a cero
Entonces nos va a seguir permitiendo
realizar nuestra tarea de poder
clasificar dos cosas o poder activar la
neurona cuando llega una determinada
entrada Pero pues ahora nuestra función
si es derivable
por lo tanto ya diremos que nuestra red
neuronal más simple es decir con una
sola neurona pues va a ser el resultado
de nuestro producto punto de las
entradas con los pesos que tenemos aquí
como está en esta ecuación 2 y eso va a
pasar por la sigmoide Y eso va a ser la
predicción de la red Vale entonces el
único cambio que hicimos del perceptrón
es reemplazar nuestra función de
activación por una función de activación
derivable y vamos a tener la misma
característica que conforme vayamos
apilando redes pues vamos a poder
aproximar a funciones muchísimo más
complicadas
lo que sigue a continuación es revisar
ahora el método que nos va a servir para
entrenar estas redes neuronales que es
el algoritmo de descenso por gradiente
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