Entendiendo el algoritmo de retropropagación

Vamos a ver la retropropagación. Es central para el funcionamiento de las redes neuronales, ayudándolas a aprender y adaptarse. Y lo vamos a cubrir en términos simples pero instructivos. Así que incluso si tu único conocimiento de las redes neuronales es «¿No tiene algo que ver con chatGPT?», Bueno, tenemos todo cubierto. Ahora, una red neuronal fundamentalmente comprende varias capas de neuronas interconectadas por pesos. Así que voy a dibujar algunas neuronas aquí, y las estoy organizando en capas. Y estas neuronas también se conocen como nodos. Ahora, las capas aquí están categorizadas. Entonces hagámoslo, la categorización. Tenemos una capa aquí llamada capa de entrada. Estas dos capas en el medio aquí son la capa oculta y la capa al final aquí, esa es la capa de salida. Y estas neuronas están todas interconectadas entre sí a través de las capas. Entonces, cada neurona está conectada a cada otra neurona en la siguiente capa. Así que puedes ver eso aquí. Bien, ahora tenemos nuestra red neuronal básica. Y durante un proceso llamado propagación hacia adelante, los datos de entrada atraviesan estas capas donde los pesos, los sesgos y las funciones de activación transforman los datos hasta que se produce una salida. Entonces, definamos esos términos. ¿Pesos, qué es eso cuando hablamos de una red neuronal? Bueno, los pesos definen la fuerza de las conexiones entre cada una de las neuronas. Luego tenemos la función de activación, y la función de activación se aplica a la suma ponderada de las entradas en cada neurona para introducir no linealidad en la red, y eso le permite establecer relaciones complejas. Y ahí es realmente donde podemos usar las funciones de activación. Comúnmente, se utilizan funciones de activación como la sigmoide, por ejemplo. Y finalmente, los sesgos. Los sesgos son realmente el parámetro adicional que desplaza la función de activación hacia la izquierda o la derecha, y eso ayuda a la flexibilidad de la red. Entonces, considera una sola instancia de entrenamiento con sus datos de entrada asociados. Ahora, estos datos se propagan hacia adelante a través de la red, haciendo que cada neurona calcule una suma ponderada de las entradas, que luego se pasa a través de su función de activación. Y el resultado final es la salida de la red. ¡Genial! Entonces, ¿dónde entra en juego la retropropagación? Bueno, la salida inicial podría no ser precisa. La red necesita aprender de sus errores y ajustar sus pesos para mejorar. Y la retropropagación es básicamente un algoritmo utilizado para entrenar redes neuronales, aplicando el principio de corrección de errores. Entonces, después de la propagación hacia adelante, se calcula el error de salida, que es la diferencia entre la salida de la red y la salida real. Eso se llama función de pérdida. Y el error se distribuye hacia atrás a través de la red, proporcionando a cada neurona en la red una medida de su contribución al error total. Utilizando estas medidas, la retropropagación ajusta los pesos y los sesgos de la red para minimizar ese error. Y el objetivo aquí es mejorar la precisión de la salida de la red durante la propagación hacia adelante subsiguiente. Es un proceso de optimización, que a menudo utiliza una técnica conocida como descenso del gradiente. Ahora, el descenso del gradiente, ese es el tema de un video completo por sí solo, pero esencialmente, el descenso del gradiente es un algoritmo utilizado para encontrar los pesos y sesgos óptimos que minimizan la función de pérdida. Ajusta iterativamente los pesos y los sesgos en la dirección que reduce el error de manera más rápida. Y eso significa el descenso más pronunciado. Ahora, la retropropagación se utiliza ampliamente en muchas redes neuronales. Así que consideremos un sistema de reconocimiento de voz. Proporcionamos como entrada una palabra hablada y produce una transcripción escrita de esa palabra. Ahora, si durante el entrenamiento nuestras entradas habladas resultan no coincidir con las salidas escritas, la retropropagación podría ayudar. Mira, hablo con acento británico, pero he vivido en los Estados Unidos durante años. Pero cuando la gente de aquí me pregunta mi nombre— Martin— a menudo lo escuchan como algo completamente diferente, como Marvin o Morton o Mark. Si esta red neuronal hubiera cometido el mismo error, calcularíamos el error utilizando la función de pérdida para cuantificar la diferencia entre la salida predicha «Marvin» y la salida real «Martin». Calcularíamos el gradiente de la función de pérdida con respecto a los pesos y los sesgos de la red y actualizaríamos los pesos y sesgos en consecuencia. Luego pasaríamos por múltiples iteraciones de propagación hacia adelante y retropropagación, ajustando esos pesos y sesgos hasta alcanzar la convergencia, un momento en el que la red podría traducir confiablemente Martin en M-A-R-T-I-N. Esto no se puede aplicar a las personas, ¿verdad? Bueno, de todos modos, hablemos de una cosa más con la retropropagación, y eso es la distinción entre las redes de retropropagación estáticas y recurrentes. Comencemos con la parte estática. La retropropagación estática se emplea en redes neuronales de alimentación hacia adelante, donde los datos se mueven en una dirección única desde la capa de entrada hasta la capa de salida. Algunos ejemplos de uso de esto son el reconocimiento óptico de caracteres o OCR, donde el objetivo es identificar y clasificar las letras y números en una imagen dada. Otro ejemplo común es la detección de spam, donde buscamos utilizar una red neuronal para aprender de características como el contenido de los correos electrónicos y la dirección de correo electrónico del remitente para clasificar un correo electrónico como spam o no spam. Ahora, la retropropagación también se puede aplicar a las redes neuronales recurrentes, o RNN. Estas redes tienen bucles, y este tipo de retropropagación es ligeramente más compleja debido a la naturaleza recursiva de estas redes. ¿Algunos casos de uso? Si pensamos en el análisis de sentimientos, ese es un caso de uso común para esto. Y es un buen ejemplo de cómo se usan las RNN para analizar el sentimiento de un texto, como una reseña de un producto de un cliente. Otro buen ejemplo es la predicción de series de tiempo. Por ejemplo, predecir precios de acciones o patrones climáticos. En última instancia, la retropropagación es el fundamento del aprendizaje en las redes neuronales. Prueba los errores, trabajando desde la capa de salida hasta la capa de entrada, ajustando los pesos a medida que avanza con el objetivo de minimizar los errores futuros. Errores como cómo pronunciar Martin en un acento americano posible. MART-EN… MAR-EN… MART-ENNE…

Resumen

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo funciona la retropropagación en una red neuronal?

La retropropagación es un algoritmo utilizado para entrenar redes neuronales aplicando el principio de corrección de errores. Después de la propagación hacia adelante, se calcula el error de salida y se distribuye hacia atrás a través de la red ajustando los pesos y sesgos para minimizar ese error.

2. ¿Qué son los pesos en una red neuronal?

Los pesos en una red neuronal son los valores que definen la fuerza de las conexiones entre cada una de las neuronas. Estos pesos determinan la influencia que una neurona tiene sobre otra.

3. ¿Cuál es la función de activación en una red neuronal?

La función de activación se aplica a la suma ponderada de las entradas en cada neurona para introducir no linealidad en la red. Esto permite que la red pueda establecer relaciones complejas y realizar cálculos más avanzados.

4. ¿Cuál es el objetivo de la retropropagación en una red neuronal?

El objetivo de la retropropagación es mejorar la precisión de la salida de la red durante la propagación hacia adelante subsiguiente. Ajusta los pesos y sesgos de la red para minimizar el error, lo que lleva a una mayor precisión en las predicciones y resultados de la red.

5. ¿En qué casos se utiliza la retropropagación en las redes neuronales?

La retropropagación se utiliza en una amplia variedad de casos, como el reconocimiento de voz, el análisis de sentimientos, la detección de spam y la predicción de series de tiempo. En general, se utiliza en cualquier caso en el que sea necesario entrenar una red neuronal para mejorar su precisión en la generación de resultados.

Espero que hayas encontrado esta explicación sobre la retropropagación en las redes neuronales útil y comprensible. Si te interesa aprender más sobre el tema, te invitamos a consultar nuestros artículos relacionados. ¡Hasta la próxima!

Mila y César

Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.

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