IMPLEMENTACIÓN DE BACKPROPAGATION

Este libro ofrece una guía detallada sobre la implementación del algoritmo de backpropagation en redes neuronales, cubriendo desde sus fundamentos hasta su optimización avanzada. A través de una explicación clara de los conceptos clave, como las funciones de activación, la inicialización de pesos y el cálculo de la función de pérdida, los lectores podrán comprender el proceso paso a paso. También se incluye una sección dedicada a la implementación práctica en Python y el uso de bibliotecas populares como TensorFlow y PyTorch. Además, se exploran aplicaciones reales de backpropagation y se abordan sus desafíos y limitaciones. Finalmente, se presentan las futuras direcciones de esta técnica en el aprendizaje automático.

Compartir: