Inteligencia Artificial
Formulación Matemática de Entrada de Red Neuronal Artificial
En una red neuronal, la entrada se representa como un vector columna x en R^n que la capa oculta transforma mediante una matriz de pesos W, un vector de sesgos b y una función de activación no lineal como ReLU, sigmoide o tanh. El entrenamiento ajusta W y b minimizando la función de pérdida con descenso por gradiente y retropropagación.