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En este documento se presenta una introducción, más intuitiva que rigurosa, sobre los modelos de redes neuronales y de cómo crearlos con python. En el ecosistema de python, existen múltiples librerías que permiten crear modelos basados en redes neuronales.
29 de may. de 2018 · Crearemos una red neuronal artificial que aprenderá a imitar a las compuertas XOR. Mediante un ejercicio simple entenderemos el uso de Keras en Python, la arquitectura y funciones de activación típicas de las redes neuronales. Podrás descargar o ver la Jupyter Notebook con el ejercicio completo.
Programando una red neuronal en Python. Para crear una red neuronal, simplemente tendremos que indicar tres cosas: el número de capas que tiene la red, el número de neuronas en cada capa y la función de activación que se usará en cada una de las capas.
Keras es una librería Python potente y fácil de usar para desarrollar y evaluar los modelos de Deep Learning. Envuelve las bibliotecas de computación numérica Theano y TensorFlow y le permite desentrenar y entrenar modelos de redes neuronales en unas pocas líneas de código.
15 de mar. de 2022 · En este post les compartiré una serie de ejemplos para aprender a programar redes neuronales. Puede parecer una tarea abrumadora al principio, pero revisando los diversos modelos funcionales y un poco de abstracción, comprenderán el funcionamiento con mayor detalle.
Mostramos cómo implementar redes neuronales con capas ocultas y cómo estas conducen a una mayor tasa de precisión en nuestras predicciones, junto con muestras de implementación en Python en Google Colab.
En este tutorial vamos a contruir y entrenar una red neuronal en Python paso a paso y desde cero. Aquí encontrarás... Regresión logística y redes neuronales. Arquitectura de una red neuronal. Programar una red neuronal con numpy. Entrenamiento de nuestra red neuronal. Ejemplo de entrenamiento de red neuronal (con gatitos 😻) Exploración de los datos
