Neural Networks I

Las redes neuronales son consideradas un algoritmo de...

• Aprendizaje Máquina

• Aprendizaje Profundo

• Inteligencia Artificial

• Ninguna de las anteriores

 

Es la diferencia entre el valor de salida de la red neuronal y el valor esperado.

• Exactitud

• Error

• Gradiente

• Taza de Aprendizaje

El descenso del gradiente estocástico utiliza todas las muestras de entrenamiento para actualizar el valor del gradiente.

• A veces

• Verdadero

• Falso

• Depende del problema

Las capas de una Red Neuronal Artificial son:

capa de entrada, -----------------, capa de salida

• Capa oculta

• Capa media

• Capa interna

• Ninguna de las anteriores

¿Qué es el Descenso por Gradiente?

• Es un método de minimización, que sirve para obtener el punto donde ocurre el mayor error del modelo

• Es un método de optimización que sirve para encontrar los pesos máximos donde el accuracy de mi modelo es óptimo

• Es un método de optimización que sirve para encontrar el mínimo valor de la función de costo

• Es una método que sirve para determinar la mejor función de activación para cada capa de la red neuronal

¿Qué es la función de costo?

• Es una función que determina que neuronas se activan en la siguiente capa

• Es una función que determina el recall de un modelo, es decir que tan preciso es mi modelo.

• Es una función que determina los pesos óptimos de la capa de salida

• Es una función que mide la performance de un modelo, es decir cuantifica el error.