Aprendizaje del perceptrón multicapa mediante retropropagación del error

Como las neuronas de la red están agrupadas en capas, se puede aplicar el método del gradiente, resultando el algoritmo de RETROPROPAGACIÓN o regla delta.

El término retropropagación se refiere a la forma en que se implementa en el perceptron multicapa, ya que el error cometido en la salida de la red es propagado hacia atrás y se transforma en un error para cada una de las neuronas ocultas.

Se sabe que la red debe entrenarse para minimizar el error total. Para esto el procedimiento más usado se basa en métodos del gradiente estocástico, los cuales se basan en una sucesiva minimización de los errores para cada patrón e (n), en lugar de minimizar el error total.

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