Una forma fácil de entender una neurona artificial con Excel

(blog.ncsoft.com)

7 puntos por kunggom 2020-01-10 | 2 comentarios | Compartir por WhatsApp

Kim Hwan-hee, diseñador de juegos de NCSoft, publicó en el blog de NCSoft una serie de 3 entregas en la que implementa, con una hoja de cálculo, una neurona artificial usada en redes neuronales artificiales, y mediante aprendizaje iterativo usa esa neurona para implementar las compuertas NOT, AND y OR. (En coreano) Además, al final de la serie menciona el “problema XOR”, una limitación representativa de las neuronas artificiales (no es posible implementar una compuerta XOR con una sola neurona artificial), y señala brevemente que para resolverlo se apilan varias neuronas en capas para formar una red neuronal multicapa, motivando así un aprendizaje posterior.

Como referencia, la neurona artificial usada aquí es una red neuronal artificial temprana propuesta por Frank Rosenblatt en 1958, el Perceptron, pero cambiando únicamente la función de activación de una función escalón (Step function) a una función sigmoide (Sigmoid function). En ese caso, esta neurona artificial se vuelve exactamente equivalente al modelo de “regresión logística binomial” (Binomial Logistic Regression) en estadística. (ver https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/04/02/logistic/)

[Contenido principal]

1.ª parte: https://blog.ncsoft.com/?p=39696

2.ª parte: https://blog.ncsoft.com/?p=39823

3.ª parte: https://blog.ncsoft.com/?p=40075

[Google Sheets]

1.ª parte: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

2.ª parte: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

3.ª parte: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…