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# System prepended metadata

title: Redes neuronales

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# Redes neuronales

## Como se clasificaria con 2 caract y 3 clases

![](https://i.imgur.com/lCJx9Oo.png)
![](https://i.imgur.com/v9Dv5Mq.png)



En el centro se vera lo siguiente: se hace algo o lineal

![](https://i.imgur.com/evC67oH.png)
![](https://i.imgur.com/q7v6jjl.png)

Sigma es la funcion sigmoide, por ejemplo
![](https://i.imgur.com/LUiduyq.png)

Se concentra en la parte central, mientras que los parametros se encuentran minimizando una funcion de perdida, por ej
![](https://i.imgur.com/5XNPJ6m.png)

El y train ahora es una matriz 

**Reg logistica**: entrega linea recta

![](https://i.imgur.com/VLLT6u4.png)
![](https://i.imgur.com/BmxsnTh.png)

Cada nodo del centro tiene asociado func no lineal y valor de bias
Cada flecha azul que entra al nodo tiene asociado u npero
se conectan todos los nodos de una capa con todos los de la sioguiente



## Decisiones
Ciado se diseña uan RRNN se debe decidir la funcion no lineal y el numero de capas ocultas y el numero de nodos de las capas ocultas

## Entrenamiento

Cuando se entrena una red se debe estimar todos los pesos y bias de tal forma que la salida real sea los mas parecida a la salida ideal


![](https://i.imgur.com/mil8PNG.png)


![](https://i.imgur.com/HtecgWM.png)

Mas parametros no necesariamente es mejor

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![](https://i.imgur.com/vt7azFc.png)
![](https://i.imgur.com/uD7hHuS.png)
![](https://i.imgur.com/Aq2Yxn0.png)
![](https://i.imgur.com/FzhfDTu.png)


![](https://i.imgur.com/0vs1pl8.png)
b1 tiene 9 elementos

## Forward propagation

los datos se van pasando hacia adelante
 
![](https://i.imgur.com/14OBD82.png)


## Training

![](https://i.imgur.com/0YQWLm7.png)
Minimizacion usando metodos de grtadiente

![](https://i.imgur.com/jp66sjv.png)

No asegura encontrar minimo global


3. Se sacan derivadas parciales
4. Se actualizan los parametros con un learning rate de alpha

![](https://i.imgur.com/68RpH3i.png)
![](https://i.imgur.com/EwM5Lqw.png)
![](https://i.imgur.com/9ElT9Cl.png)
 



