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clase:iabd:pia:1eval:tema06
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clase:iabd:pia:1eval:tema06 [2024/12/23 00:16] admin [Tipos de funciones de activación en la capa de salida] |
clase:iabd:pia:1eval:tema06 [2025/05/16 12:24] (actual) admin [Recreando la red neuronal] |
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|---|---|---|---|
| Línea 495: | Línea 495: | ||
| b_5 =get_b(model, | b_5 =get_b(model, | ||
| - | print(w_2,w_3,w_4,w_52,w_53,w_54,b_2,b_3,b_4,b_5) | + | print(f"w_2={w_2}\nw_3={w_3}\nw_4={w_4}\nw_52={w_52}\nw_53={w_53}\nw_54={w_54}\nb_2={b_2}\nb_3={b_3}\nb_4={b_4}\nb_5={b_5}") |
| </ | </ | ||
| Línea 501: | Línea 501: | ||
| <sxh text> | <sxh text> | ||
| - | 0.5020887 -0.24834822 | + | w_2=0.49803927540779114 |
| + | w_3=0.4119996428489685 | ||
| + | w_4=-0.46713322401046753 | ||
| + | w_52=0.8982692956924438 | ||
| + | w_53=-0.0004859123146161437 | ||
| + | w_54=0.3734080493450165 | ||
| + | b_2=-0.3795720934867859 | ||
| + | b_3=-0.20187339186668396 | ||
| + | b_4=-0.3774943947792053 | ||
| + | b_5=-0.3136947453022003 | ||
| </ | </ | ||
| + | |||
| + | y5=11+e−(0.8982⋅11+e−(0.4980x−0.3795)+(−0.0004)⋅11+e−(0.4119x−0.2018)+0.3734⋅11+e−(−0.4671x−0.3774)+(−0.3136)) | ||
| Por fin vamos a crear la fórmula que hará las predicciones pero usando únicamente los parámetros en vez de la red neuronal, para ello hemos creado la función '' | Por fin vamos a crear la fórmula que hará las predicciones pero usando únicamente los parámetros en vez de la red neuronal, para ello hemos creado la función '' | ||
| Línea 1069: | Línea 1080: | ||
| $$ | $$ | ||
| - | ln {1}=ln {e^{z_2}} | + | \ln{1}=\ln{e^{z_2}} |
| $$ | $$ | ||
| Línea 1083: | Línea 1094: | ||
| $$ | $$ | ||
| - | Es decir que la 2º neurona siempre debe valer 0 en la parte lineal. $z_2=2$ | + | Es decir que la 2º neurona siempre debe valer 0 en la parte lineal. $z_2=0$ |
| * ¿Pero que valor tendrá realmente a la salida de la 2º neurona? | * ¿Pero que valor tendrá realmente a la salida de la 2º neurona? | ||
| Línea 1103: | Línea 1114: | ||
| $$ | $$ | ||
| y_1=\frac{1}{1+e^{-z_1}} | y_1=\frac{1}{1+e^{-z_1}} | ||
| + | \\ | ||
| y_2=\frac{1}{1+e^{z_1}} | y_2=\frac{1}{1+e^{z_1}} | ||
| $$ | $$ | ||
| Línea 1111: | Línea 1123: | ||
| $$ | $$ | ||
| - | \frac{1+e^{-z_1}+1+e^{z_1}}{(1+e^{-z_1})(1+e^{z_1})}= | + | \frac{1+e^{z_1}+1+e^{-z_1}}{(1+e^{-z_1})(1+e^{z_1})}= |
| $$ | $$ | ||
| $$ | $$ | ||
| - | \frac{2+e^{-z_1}+e^{z_1}}{2+e^{-z_1}+e^{z_1}}=1 | + | \frac{2+e^{z_1}+e^{-z_1}}{1+e^{-z_1}+e^{z_1}+e^{z_1-z_1}}= |
| $$ | $$ | ||
| + | $$ | ||
| + | \frac{2+e^{z_1}+e^{-z_1}}{1+e^{-z_1}+e^{z_1}+e^{0}}= | ||
| + | $$ | ||
| + | $$ | ||
| + | \frac{2+e^{z_1}+e^{-z_1}}{1+e^{-z_1}+e^{z_1}+1}= | ||
| + | $$ | ||
| + | |||
| + | $$ | ||
| + | \frac{2+e^{z_1}+e^{-z_1}}{2+e^{z_1}+e^{-z_1}}=1 | ||
| + | $$ | ||
| </ | </ | ||
| Línea 1142: | Línea 1164: | ||
| model.compile(loss=" | model.compile(loss=" | ||
| history=model.fit(x_train, | history=model.fit(x_train, | ||
| - | |||
| model.save(' | model.save(' | ||
| Línea 1151: | Línea 1172: | ||
| <sxh python> | <sxh python> | ||
| model=tf.keras.models.load_model(' | model=tf.keras.models.load_model(' | ||
| - | |||
| </ | </ | ||
| Línea 1157: | Línea 1177: | ||
| <sxh python> | <sxh python> | ||
| model=tf.keras.models.load_model(' | model=tf.keras.models.load_model(' | ||
| + | |||
| </ | </ | ||
clase/iabd/pia/1eval/tema06.1734909380.txt.gz · Última modificación: 2024/12/23 00:16 por admin
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