Las redes no se programan sino que se entrenan
Se le da a la red un estímulo que consiste en activar ciertas neuronas de entrada.
Algunas de ellas superan su umbral y disparan, activando así otras neuronas, algunas de las cuáles a su vez disparan y activan otras, siempre de acuerdo a la intensidad de las conexiones.
Esta cascada de activación termina en un conjunto de neuronas de salida, algunas de las cuáles se activaran y otras no, dependiendo del camino que hayan seguido las descargas, de acuerdo a las intensidades.
Si la salida es la que corresponde a la entrada (por ejemplo si la entrada consistió en estimular neuronas formando la imagen de un perro, y la salida es la palabra "perro" en un parlante) entonces premiamos a la red neuronal aumentando la intensidad de todas las conexiones que dispararon.
Si en cambio la salida es completamente equivocada, por ejemplo si dice "periodista" entonces castigamos al sistema disminuyendo la intensidad de las interacciones.
Así, luego de muchas repeticiones de este proceso, la red aprende a reconocer un perro, porque habran aumentado las intensidades de las conexiones que lo hacen bien, y disminuido las de aquéllas que lo hacen mal
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