En este libro abordamos brevemente la fundamentaci�n te�rica de las redes neuronales, desde sus principios b�sicos como funciona una neurona y su similitud con la parte biol�gica, en la cual se explican sus axones (entradas), los pesos de las entradas, el sesgo, el cuerpo de la neurona, la funci�n de activaci�n y la funci�n de salida del ax�n. Posteriormente se describe la arquitectura de una red neuronal multicapas, el proceso de aprendizaje de la red neuronal a trav�s de las funciones de retro-propagaciï ...
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En este libro abordamos brevemente la fundamentaci�n te�rica de las redes neuronales, desde sus principios b�sicos como funciona una neurona y su similitud con la parte biol�gica, en la cual se explican sus axones (entradas), los pesos de las entradas, el sesgo, el cuerpo de la neurona, la funci�n de activaci�n y la funci�n de salida del ax�n. Posteriormente se describe la arquitectura de una red neuronal multicapas, el proceso de aprendizaje de la red neuronal a trav�s de las funciones de retro-propagaci�n (backpropagation) y la propagaci�n directa (feedforward). Finalmente, en el libro se procede a entrenar una red neuronal desde cero, con el objetivo de ense�arle al lector de manera sencilla como se dise�a una red neuronal y los procesos implicados para el aprendizaje de la misma. Posteriormente se define un problema para la detecci�n de la plaga del tiz�n tard�o en cultivos de papa. Se presenta la fundamentaci�n te�rica de una red convolucional y las definiciones relacionadas con la plaga de la papa. Seguidamente, se presenta al lector una gu�a paso a paso de c�mo crear un proyecto en Jupyter-lab, para la detecci�n de la enfermedad de las hojas de la papa.
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