APRENDIZAJE DE UN
PERCEPTRÓN SIMPLE
Generalización y aprendizaje
Se dice que una red que tiene buen aprendizaje será capaz de generalizar muy bien, pero esta
circunstancia no se da en todos los casos, pues si se tiene una red bien entrenada y que aprendió de
un conjunto de patrones bien estipulados pero en el momento de trabajar en la vida real se le da un
patrón que tiene ciertas diferencias con lo aprendido la red tendrá dificultades para discernir
correctamente pues esta red se rige concretamente a sus fronteras de decisión y no tomará como
correctos a valores fuera de esta frontera, ahora si una red es capaz de generalizar y adaptarse muy
bien a patrones nuevos nunca antes vistos en su aprendizaje, como se tiene la seguridad que la
clasificación ha sido realizada correctamente, es decir la complejidad del patrón aprendido es alta y
por ende las fronteras de decisión deberían clasificar en base a fronteras de decisión diferentes o que
contengan un valor de incertidumbre para tomar como correcta a esa clasificación.
Para ver la actividad clic aqui
0 comentarios:
Publicar un comentario