Translations:Neural Networks/24/es: Difference between revisions

Revision as of 03:35, 27 April 2026

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Message definition (Neural Networks)

# '''Defining a {{Term|loss function}}''' — a measure of how far the network's predictions are from the true targets (see [[Loss Functions]]).
# '''Forward pass''' — computing the output of the network for a given input by propagating values layer by layer.
# '''Backward pass ({{Term|backpropagation}})''' — computing the gradient of the loss with respect to every weight by applying the chain rule in reverse through the network (see [[Backpropagation]]).
# '''Parameter update''' — adjusting the weights using an optimisation algorithm such as [[Gradient Descent]] or one of its variants.
# '''Iteration''' — repeating steps 2–4 over many passes ({{Term|epoch|epochs}}) through the training data.

Definir una función de pérdida: una medida de cuán lejos están las predicciones de la red de los objetivos verdaderos (véase Loss Functions).
Pase hacia adelante (forward pass): calcular la salida de la red para una entrada dada propagando los valores capa por capa.
Pase hacia atrás (backpropagation): calcular el gradiente de la pérdida con respecto a cada peso aplicando la regla de la cadena en sentido inverso a través de la red (véase Backpropagation).
Actualización de parámetros: ajustar los pesos usando un algoritmo de optimización como Gradient Descent o alguna de sus variantes.
Iteración: repetir los pasos 2–4 a lo largo de muchas pasadas (épocas) por los datos de entrenamiento.

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-# '''Definir una función de pérdida''' — una medida de cuán lejos están las predicciones de la red de los valores objetivo (véase [[Loss Functions|funciones de pérdida]]).
+# '''Definir una función de pérdida''': una medida de cuán lejos están las predicciones de la red de los objetivos verdaderos (véase [[Loss Functions]]).
-# '''Pase hacia adelante''' — calcular la salida de la red para una entrada dada propagando los valores capa por capa.
+# '''Pase hacia adelante (forward pass)''': calcular la salida de la red para una entrada dada propagando los valores capa por capa.
-# '''Pase hacia atrás (retropropagación)''' — calcular el gradiente de la pérdida respecto a cada peso aplicando la regla de la cadena en sentido inverso (véase [[Backpropagation|retropropagación]]).
+# '''Pase hacia atrás (backpropagation)''': calcular el gradiente de la pérdida con respecto a cada peso aplicando la regla de la cadena en sentido inverso a través de la red (véase [[Backpropagation]]).
-# '''Actualización de parámetros''' — ajustar los pesos usando un algoritmo de optimización como el [[Gradient Descent|descenso de gradiente]] o alguna de sus variantes.
+# '''Actualización de parámetros''': ajustar los pesos usando un algoritmo de optimización como [[Gradient Descent]] o alguna de sus variantes.
-# '''Iteración''' — repetir los pasos 2–4 a lo largo de muchas pasadas (épocas) sobre los datos de entrenamiento.
+# '''Iteración''': repetir los pasos 2–4 a lo largo de muchas pasadas (épocas) por los datos de entrenamiento.