Funciones de Activación de Redes Neuronales: Sigmoide, ReLU, ELU, Tangente hiperbólica, Softplus y ➕
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
Las redes neuronales profundas están compuestas de múltiples neuronas artificiales. En el núcleo de esas neuronas se encuentran las funciones de activación que definen la salida de las neuronas. Este video explica 10 tipos de funciones de activación y cuándo y por qué se utiliza cada una de ellas. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 26 de Mayo). Funciones de Activación de Redes Neuronales: Sigmoide, ReLU, ELU, Tangente hiperbólica, Softplus y + [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] ******************************************** Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Índice del Video: 0:00 Introducción 0:35 Qué es una función de activación 2:22 Función escalón 5:14 Función lineal 8:02 Función sigmoide 13:30 Función tangente hiperbólica 14:36 Función arcotangente 16:29 Función ReLU 18:52 Leaky ReLU y ReLU paramétrica 21:16 Función ELU 23:23 Función Softplus ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln #DeepLearning #AprendizajeProfundo #MachineLearning #IA #AI #InteligenciaArtificial #AprendizajeAutomático #AprendizajeDeMaquina
Sobre este curso
Deep Learning (o Aprendizaje Profundo) permite que las computadoras aprendan tareas usando Redes Neuronales en términos de una jerarquía de conceptos con múltiples niveles de representación a partir de datos crudos. Las redes neuronales artificiales (o artificial neural networks por su término en inglés) son una familia de técnicas de aprendizaje de máquina (machine learning) y deep learning. Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de aprendizaje profundo: - Qué es Deep Learning - Perceptrón: una neurona artificial - Gradiente descendente - Backpropagation: Cómo aprenden matemáticamente las redes neuronales - Técnicas de Aumentación de datos - El problema del Desvanecimiento del Gradiente en redes profundas - Funciones de Activación - Redes generativas adversarias (generative adversarial networks) - ...
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning