Discusión sobre el artículo "Red neuronal en la práctica: La primera neurona"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Red neuronal en la práctica: La primera neurona:

En este artículo, comenzaremos a crear algo que muchos se sorprenden al ver funcionando: una simple y modesta neurona que lograremos programar con muy poco código en MQL5. La neurona funcionó perfectamente en las pruebas que realicé. Bueno, retrocedamos un poco en esta misma serie sobre redes neuronales, para que puedas entender de qué estoy hablando.

Si estudias con calma esos artículos anteriores, notarás que fue necesario realizar ciertos malabarismos matemáticos para definir el mejor valor posible tanto para la constante < a >, que es el coeficiente angular, como para la constante < b >, que es el punto de intersección. Estas maniobras permitían encontrar la ecuación de línea recta más adecuada, mostrándose dos formas de hacerlo: una mediante cálculos de derivadas y otra mediante cálculos matriciales.

Sin embargo, para lo que necesitamos hacer a partir de este momento, tales cálculos no nos serán útiles, ya que necesitamos modelar otra forma de encontrar las constantes de la ecuación de línea recta. En el artículo anterior, mostré cómo podríamos encontrar la constante que representa el coeficiente angular. Espero que te hayas divertido y hayas experimentado bastante con ese código, porque ahora haremos algo un poco más complicado. Sin embargo, aunque es solo un poco más complicado, de hecho abrirá las puertas a muchas otras cosas. Literalmente, este quizás sea el artículo más interesante que verás en esta serie sobre redes neuronales, ya que después de él, todo será mucho más sencillo y práctico.

Autor: Daniel Jose