Redes neuronales

Perceptrón multicapa (MLP)

Red neuronal de capas densas que aprende representaciones no lineales mediante retropropagación.

Ecuación

a⁽ˡ⁾ = σ(W⁽ˡ⁾a⁽ˡ⁻¹⁾ + b⁽ˡ⁾)

los pesos se actualizan con descenso de gradiente: W ← W − η ∂L/∂W

Usos: Reconocimiento de patrones, clasificación no lineal, regresión compleja.
Ventajas: Aproxima cualquier función continua y captura relaciones muy no lineales.
Desventajas: Requiere muchos datos, es sensible al escalado y funciona como caja negra.

Al mover un control se regenera el dataset, se actualiza el código y se vuelve a ejecutar.

Número de muestras300Nivel de ruido (%)20Capas ocultas2Neuronas por capa16Tasa de aprendizaje (×0.001)10Iteraciones máximas400Semilla aleatoria42

modelo.py

Cargando entorno de Python… (numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib)

Consola de salida

—

Gráfica

Aquí aparecerá la gráfica del modelo.