El algoritmo de retropropagación (backpropagation) entrena redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia adelante de la señal y la retropropagación del error. La red se actualiza iterativamente para minimizar el error mediante el descenso del gradiente. El algoritmo fue desarrollado en los años 1970 pero no se popularizó hasta la década de 1980.

1. Algoritmo de Retropropagación “ Backpropagation ” ( BP )

2. Introducción

5. Características

13. Arquitectura

14. Perceptrón Multicapa R – S 1 – S 2 – S 3 Network

15. Algoritmo de Aprendizaje

23. Superficie de error en 2D

24. Superficie de Error en 3D

30. Formulario

31. Propagación Hacia Adelante

32. Retropropagación

33. Actualización de pesos

34. F Ý m n m   f Ý m n 1 m   0  0 0 f Ý m n 2 m    0    0 0  f Ý m n S m m   = s m F ˆ  n m  - - - - - - - - - -  F ˆ  n 1 m  - - - - - - - - - F ˆ  n 2 m  - - - - - - - - -  F ˆ  n S m m  - - - - - - - - - - - =

35. Aplicaciones

42. Ejercicios

43. Ejemplo 1: Aproximación de de una función senoidal 1-2-1 Network a p

44. Condiciones Iniciales

45. Propagación hacia delante

46. Derivadas de la función de transferencia

47. Retropropagación

48. Actualización de W y B

49. Actualización de W y B

50. Elección de Arquitectura 1-5-1 1-2-1 1-3-1 1-4-1

51. Elección de Arquitectura 1-3-1 Network i = 1 i = 2 i = 4 i = 8

52. Ejemplo 2: Clasificación de la compuerta OR-Exclusiva Diseñe una red de retropropagación que solucione el problema de la OR-exclusiva usando el algoritmo de retropropación (regla delta generalizada)

53. Ejemplo 2: Clasificación de la compuerta OR-Exclusiva Parámetros iniciales

54. Simulación en Matlab / NNT

55. Red Multicapa

66. Dudas ???

67. Hasta la próxima !!!