Cálculo de Derivadas Parciales en Python para Redes Neuronales скачать в хорошем качестве

Cálculo de Derivadas Parciales en Python para Redes Neuronales

Te preguntaste alguna vez cómo las redes neuronales aprenden? En este video, te explicamos un concepto clave: el cálculo de derivadas parciales en Python. Descubrí cómo se derivan las funciones de múltiples variables, como la función de pérdida (L), con respecto a sus parámetros (pesos W y sesgos b). Este proceso es la base del descenso de gradiente, el algoritmo que permite a los modelos de IA ajustar sus parámetros para minimizar el error y mejorar continuamente. 00:07 - Definición de una función de pérdida con múltiples variables. 00:46 - Principio de las derivadas parciales: mantener las demás variables constantes. 01:41- La fórmula para el cálculo de derivadas parciales usando la definición. 04:05 - La importancia de este cálculo para el entrenamiento de redes neuronales. Para dominar estos conceptos y mucho más, visitá nuestro sitio web 👉🏼 https://purrfectai.online