Oración 1: aunque, estrictamente hablando, el aprendizaje de la red debe realizarse para minimizar el error total, el procedimiento más utilizado está basado en métodos que consisten en una sucesiva minimización de los errores para cada patrón, e(n), en lugar de minimizar el error total E
Oración 2: cada parámetro w de la red se modifica para cada patrón de entrada n de acuerdo con la siguiente ley de aprendizaje: ∂e (n w (n ) )= w (n −1) −α ⋅ Ecuación 5.16 ∂w donde e(n) es el error para el patrón n y α es la razón o tasa de aprendizaje, parámetro que influye en la magnitud del desplazamiento en la superficie del error
Conector: por tanto,
Relación: reasoning
Género: theses