Una Red Neural Artificial consiste en múltiples capas de nodos, con cada capa totalmente conectada a la siguiente. Para especificar una MLP es necesario definir: la función de activación de las neuronas, el número de capas ocultas y el número de nodos por cada capa.
Dicho de otra forma, un perceptrón multicapa (MLP), es un algoritmo de aprendizaje supervisado que aprende una función entrenándose en un conjunto de datos. Dado un conjunto de características y un objetivo, puede aprender un aproximador de función no lineal (= aproximación) para clasificación o regresión. Se diferencia de la regresión logística en que puede haber una o más capas no lineales llamadas capas ocultas entre las capas de entrada y salida. La figura muestra un MLP con una capa oculta con salida escalar.
A la hora de buscar financiación para empresas, una de las fórmulas más utilizadas en la actualidad es el factoring. Se trata de un recurso no siem [...]
Leer más »Como consecuencia de esta situación de pandemia y económica en la que nos encontramos desde hace dos años, con la intención de proteger mejor los [...]
Leer más »La IA es la ciencia que marcará las diferencias entre dos compañías que compitan en el mismo sector. El aprendizaje automático y la inteligencia a [...]
Leer más »El término inteligencia artificial (IA) es pura actualidad, pero fue inventado en 1956 por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la famosa [...]
Leer más »
