El Teorema de Aproximación Universal de las redes neuronales, demuestra que independientemente de qué función estemos tratando de aprender, existe un Perceptron Multicapa de una sola capa oculta que puede representar esa función. Esto, por supuesto, reta la mera existencia del Aprendizaje Profundo (o Deep Learning), donde llegamos a tener arquitecturas de redes neuronales con decenas de capas.

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Este video presenta una explicación visual del Teorema de Aproximación Universal.

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 27 de Julio). Qué es el Teorema de Aproximación UNIVERSAL y por qué es tan importante para las Redes Neuronales [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]

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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

También, aquí les comparto una lista de reproducción que contiene exclusivamente temas de aprendizaje profundo:

   • Deep Learning (o Aprendizaje Profundo...  

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Índice del Video:

0:00 Introducción
1:02 Visualización del Teorema de Aproximación Universal
3:00 Teorema de Aproximación Universal
3:55 Alcance del Teorema de Aproximación Universal

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