Esta es la primera sesión de nuestra serie de tutoriales sobre Deep Learning, en la cual presentamos los conceptos básicos de las redes neuronales.

Empezamos describiendo el funcionamiento de una neurona artificial a imagen de una neurona humana y cómo se organizan en la red más simple, el perceptrón multicapa. A continuación, detallamos el proceso de cálculo de la salida de la red (forward propagation). Finalmente, desarrollamos el algoritmo de entrenamiento de las redes neuronales conocido como backpropagation, encuadrado en el marco general del algoritmo de descenso en gradiente para minimizar el error cometido por la red.

Se trata de un tutorial introductorio para sentar las bases de las redes neuronales, necesario para entender conceptos más avanzados de Deep Learning como redes recurrentes y LSTM que trataremos en las siguientes sesiones.

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