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Saturday 08 August 2026 06:18:55 GMT
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billi64401
💕⃝🕊️ 𝗠𝗮𝗻𝗼 💕⃝🕊️ :
You are absolutely 💯 right
2026-08-08 06:27:07
6
meno39093
✮⃝𝐄𝐥𝐢𝐭𝐞 𝐐𝐮𝐞𝐞𝐧♛🍷 :
Right Jana
2026-08-08 06:29:47
3
its.hunoo
🫀it's HuNoO⚜️ :
that's right same to you 💞
2026-08-22 07:35:11
3
rosyrebel01
rosyrebel :
bilkul
2026-08-09 12:48:21
3
mashaim9435
Mashaim ❤️❤️ :
exactely
2026-08-22 09:56:58
1
killerlegend.d92436
✮⃝𝐄𝐥𝐢𝐭𝐞 𝐊𝐢𝐥𝐥𝐞𝐫♛🍷 :
Absolutely 💯
2026-08-08 10:37:50
3
silent.girl.62
😶.ˢⁱˡᵉⁿᵗ .𝓰𝒾𝓇𝓁.😶 :
bil kul hona bhi aesa hi chaiye Jo naseeb me hoga khud chal k aay ga 🥰
2026-08-08 06:25:36
5
khan..zadi114
✮⃝𝐄𝐥𝐢𝐭𝐞 𝐁𝐚𝐝𝐝𝐢𝐞♛🍷 :
bikul jiii🚩🙌🏻
2026-08-18 02:47:13
3
user6845008663951
✮⃝𝐄𝐥𝐢𝐭𝐞 𝐏𝐚𝐭𝐡𝐚𝐧𝐢♛🍷 :
☺️☺️☺️☺️☺️
2026-08-22 12:40:31
1
hussainmughalkhushabala
حسین چٹو مغل خوشاب الہ🥷⚔️ :
🥰🥰🥰
2026-08-08 07:57:17
3
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¡El dolor de cabeza de muchos! - 𝗘𝗹 𝗮𝗹𝗴𝗼𝗿𝗶𝘁𝗺𝗼 𝗱𝗲 𝗿𝗲𝘁𝗿𝗼𝗽𝗿𝗼𝗽𝗮𝗴𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 tiene como objetivo entregarnos el vector de gradientes que no es más que un vector que contiene la derivada parcial de la perdida respecto a cada uno de los parámetros de la red, este proceso lo dividiré en dos secciones: retropropagación en las capas densas y retropropagación en las capas convolucionales. - 𝗥𝗲𝘁𝗿𝗼𝗽𝗿𝗼𝗽𝗮𝗴𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗲𝗻 𝗰𝗮𝗽𝗮𝘀 𝗱𝗲𝗻𝘀𝗮: Empecemos encontrando el 𝗲𝗿𝗿𝗼𝗿 𝗲𝗻 𝗰𝗮𝗱𝗮 𝗰𝗮𝗽𝗮, este se obtiene tomando el error y multiplicándolo por la transpuesta de la matriz de pesos, luego tomamos cada elemento y se multiplica por la derivada de la función de activación. - Luego para calcular el 𝗲𝗿𝗿𝗼𝗿 𝗱𝗲 𝗰𝗮𝗱𝗮 𝗽𝗲𝘀𝗼, se toma el error de la capa y se realiza el producto externo con la activación de la capa anterior. - 𝗥𝗲𝘁𝗿𝗼𝗽𝗿𝗼𝗽𝗮𝗴𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗲𝗻 𝗰𝗮𝗽𝗮𝘀 𝗰𝗼𝗻𝘃𝗼𝗹𝘂𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲𝘀: Empecemos 𝗰𝗮𝗹𝗰𝘂𝗹𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗲𝗹 𝗲𝗿𝗿𝗼𝗿 𝗲𝗻 𝗰𝗮𝗱𝗮 𝗳𝗶𝗹𝘁𝗿𝗼, aquí tomamos el mapa de características que la capa recibió en el forward pass y lo convolucionamos con el gradiente de la perdida que viene de la capa siguiente. - Luego tomamos de nuevo el gradiente de la perdida y lo convolucionamos con el kernel original rotado 180° para obtener 𝗲𝗹 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗱𝗮. - Finalmente utilizamos el vector de gradientes para movilizarnos en sentido contrario con el optimizador. Este proceso se realiza una y otra vez mediante épocas de entrenamiento.
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