6.1: Perceptrón

Última actualización

17 dic 2021
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- 6: Redes Neuronales
- 6.2: Funciones de Pérdida

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El perceptrón fue propuesto en 1958 por Frank Rosenblatt en un proyecto del laboratorio de aeronaútica de la Universidad de Cornell financiado por la oficina de investigación naval de los EEUU. Se planteó inicialmente como una máquina, más que un programa o un algoritmo, dado que los pesos que se iban optimizando se actualizaban con motores eléctricos y potenciómetros.

En la actualidad, se considera el perceptrón como la unidad fundamental de una red neuronal, siendo el esquema principal del perceptrón el que se muestra a continuación:

$red.png$

Es decir, un perceptrón toma una serie de señales de entrada x, a las que multiplica por unos pesos w y obtiene la suma total de ese resultado. A ese valor se le aplica una función de activación y finalmente se obtiene un valor de salida. Ese valor de salida puede, a su vez, ser la entrada de otro perceptrón posterior. Un ejemplo de cálculo con cuatro valores de entrada, a los que se aplica una serie de pesos y un bias, y una función de activación de tipo escalón se muestra en la siguiente figura.

$Perceptron.png$

Existen muchas funciones de activación. Por ejemplo, una con valor de umbral b se puede definir como:

$activacion.png$

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