- El propósito de
este proceso es el de reducir al mínimo los errores de salida ante un
determinado conjunto de patrones de entrenamiento, mediante el ajuste de pesos
de la red neuronal.
- Se define una
función de error que mida cuán lejos la red esta del valor deseado.
- Las derivadas
parciales de la función de error nos dicen la dirección necesaria para mover el
peso y por lo tanto reducir el error.
- El factor de
aprendizaje especifica el tamaño de los pasos que tomamos para cada iteración
de la ecuación de actualización de pesos.
- Se debe conservar los
pasos en el espacio de los pesos hasta que el error se la suficientemente
pequeño.
- La actualización de
los pesos es eficiente si escogemos funciones de activación de la neurona que
tengas derivadas de la forma simple.
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