Claudia Andrea Vidales Basurto CIMAT claudia.vidales@cimat.mx 4.3 Para la no linealidad: el Perceptrón Multicapa (MLP) Desde su concepción, el perceptrón clásico representó un hito en el camino hacia la inteligencia artificial al ofrecer un modelo...
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Claudia Andrea Vidales Basurto CIMAT claudia.vidales@cimat.mx 4.3 Para la no linealidad: el Perceptrón Multicapa (MLP) Desde su concepción, el perceptrón clásico representó un hito en el camino hacia la inteligencia artificial al ofrecer un modelo computacional capaz de tomar decisiones binarias a partir de datos de entrada numéricos. En esencia, el perceptrón es un clasificador lineal: recibe un vector de entrada ???? ⃗ ???? ∈ ℝ1×???? , calcula una combinación lineal de sus componentes mediante un vector de pesos ???? ⃗⃗⃗ ∈ ℝ????×1 y un sesgo ???? ∈ ℝ, y luego aplica una función de activación, como la función escalón de Heaviside, para tomar una decisión binaria. Este modelo puede considerarse como una neurona artificial simple, capaz de responder "sí" o "no" según si el resultado 〈???? ⃗⃗⃗ ???? , ???? ⃗ ????〉 + ???? supera cierto umbral. Sin embargo, esta arquitectura —por poderosa que haya sido en su contexto histórico— posee una limitación estructural fundamental: solo puede aprend
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