07.- Redes neuronales en TensorFlow, conceptos bien explicados 馃


Introducci贸n

En este tutorial vamos a trabajar con redes neuronales en tensorflow y pues en este caso nada m谩s vamos a manejar conceptos b谩sicos no vamos a trabajar con c贸digo y esto es con el fin de saber exactamente lo que estamos programando o por lo menos m谩s o menos c贸mo se hacen las operaciones haya atr谩s en tensorflow.

Para saber qu茅 son las redes neuronales primero debemos de saber que es una neurona y pues si ya vieron los tutoriales anteriores en el tutorial 5 y 6 precisamente eso es lo que es una neurona les recuerdo en los tutoriales anteriores vimos la forma de poder predecir las ventas con inteligencia
artificial en tensorflow y ese procedimiento precisamente es la base de una neurona ahora ustedes se preguntar谩n si ya tenemos una neurona para qu茅 necesitamos una red de neuronas y pues es simple si se dan cuenta, nosotros solo calculamos una pendiente que realmente esto es un plano unidimensional es una sola dimensi贸n en el mundo real hay varias dimensiones que se tienen que calcular. Por ejemplo si lo que queremos es calcular una 谩rea de dos dimensiones no podr铆amos hacer eso con una sola neurona y esa es precisamente la raz贸n por la que necesitas mas de 1 neurona o mejor dicho una red de neuronas.

Procedimientos

Para tener una idea mas clara de que es una red neuronal podemos ir al Playground de tensorflow en https://playground.tensorflow.org donde veremos algo asi:
Para entender mejor las redes neuronales debemos comprender para que sirven las diferentes funciones de activaci贸n que se muestran a continuaci贸n.

Funci贸n sigmoide


Funci贸n Tangente Hiperb贸lica (TANH)


Funci贸n Unidad Rectificada Lineal (RELU)









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