Claro, intentaré explicarte de forma sencilla cómo se produce el aprendizaje de una red neuronal. Una red neuronal es un conjunto de nodos o neuronas artificiales que se conectan entre sí y que pueden procesar información. Cada nodo recibe unos valores de entrada, los multiplica por unos pesos o factores que indican la importancia de cada entrada, y los suma. Luego, aplica una función de activación que determina si el nodo se activa o no y envía un valor de salida a la siguiente capa de nodos. El aprendizaje de una red neuronal consiste en ajustar esos pesos para que la red pueda dar respuestas correctas a partir de unos datos de entrenamiento.

Para hacer esto, la red neuronal usa un proceso llamado propagación hacia atrás. Esto significa que la red compara las salidas que produce con las salidas deseadas o correctas, y calcula el error o la diferencia entre ambas. Este error se llama pérdida o costo. Luego, la red ajusta los pesos de los nodos de forma proporcional al error, empezando por la última capa y retrocediendo hacia las capas anteriores. De esta forma, la red intenta minimizar el error y mejorar su precisión. Este proceso se repite varias veces con diferentes datos de entrenamiento hasta que la red alcanza un nivel de precisión aceptable. Cada repetición se llama época.

Espero que te haya quedado más claro cómo aprenden las redes neuronales.
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