Sesión 4: Perceptrón multicapa 06 de Marzo

Perceptron multicapa

• La red tiene una capa de entrada (que no hace nada), capas ocultas y una capa de salida
• Esta red cada capa está conectada totalmente con la anterior

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Algoritmo de Backpropagation

1. Calcule la salida (paso hacia adelante) tomando enc uenta las netas y la función de activación
2. Calcule los errores en cada capa

ecS = e*f'(netaCS)
#eci error capa oculta i
#ecin error capa oculta i+1
eci = ecin*f'(netaCi)*wcin

1. Corrija los pesos

wci = wci + n*eci*netaci

1. Repita el proceso con todos lo patrones de entrada hasta que se cumpla la condición de PARADA

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Apuntes sobre el backpropagation

1. Dependemos del factor de aprendizaje (no puede ser muy alto o muy pequeño)
2. Dependemos el numero de neuronas (capacidad de procesamiento)