Introducción a las redes neuronales - Introducción al descenso por gradiente

El descenso por gradiente es un algoritmo de optimización utilizado para minimizar funciones. Funciona ajustando iterativamente los parámetros en la dirección opuesta al gradiente de la función de pérdida respecto a esos parámetros. En cada iteración, se calcula el gradiente (la derivada) de la función de pérdida y se actualizan los parámetros en función de una tasa de aprendizaje, reduciendo así la función de pérdida hasta alcanzar un mínimo local o global. Es ampliamente utilizado en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. jivg.org