Extracto del Ep476. Redes neuronales tipo KAN

A ver siguiente tema sara que tú también habías dicho que te tenía que ir temprano no voy a decir nada pero a ver a ver si nos da tiempo de que nos cuentes antes del era este de redes neuronales además una charla sobre el cerebro y sexo sea así vale bueno si ahora lo llaman así vale pues un pepper que ha salido en el preprint perdón de unos investigadores que el primer investigador o investigadora anochecía más dimming liu qi pero seguramente era de origen chino imagino con ese nombre pero es del instituto tecnológico de massachusetts mit y el y en la fe estadounidense hay otros autores también del maity del caltech y el artículo es sobre redes neuronales sobre una nueva forma de hacerlo neuronales sí la verdad es que a ver es interesante porque proponen una red un tipo de arquitectura de redes neuronales que me corrija pero no no es nuevo el tipo porque esto es del año noventa ya se ha explorado todos los tipos de redes neuronales pero digamos que le han lo logrado porque estaba un poco dejado ahí como una idea que alguien había propuesto pero ellos lo han desarrollado bastante lo han revisitado es un una revisita a este tipo de arquitectura no es una arquitectura muy curiosa que se basa en haber todas esas redes neuronales o que hacer es una aproximación de funciones para hacer su sus tareas entonces para simplificar las cosas esta red se llama can porque se basa su arquitectura en el teorema de representación de col morgoth arnold este teorema es muy estudiado y es bastante útil porque nos dice que cuando tenemos una función continua entre muchas variables vale esa función la podemos simplificar como sumas de funciones continuas de una única variable vale es una suma finita de funciones continuas de una variable para montar el esta esta función de varias variables vale con esa simplificación lo que hacen es ellos se plantean si yo tengo una red neuronal que es su arquitectura es yo cojo varias variables de entrada y las transformó en el nodo de la red neuronal en mediante una función que trabaja con esas variables en una salida se podría simplificarlo no podría hacer que tener varias funcion citas de una única variable en lugar de un nodo en las aristas que me transformen cada una de esas variables que me entran de entrada y así ya tener todo trabajado y en la en lo que es el nodo hacer una simple suma dices ostras pues la verdad es que es interesante no transformas una ópera hacer un poco más compleja una más sencilla bueno realmente esto no es para los oyentes que se me hayan perdido vamos a a empezar de cero la red neuronal la red neuronal tiene los nodos que son las neuronas como imaginaos en las neuronas del cerebro los nuditos las neuronas y luego las aristas que las unen sería un poco dicho de una forma muy burda no me toméis vale es muy burdo el axón de la neurona que conecta con otras neuronas vale esto es muy burdo pero es una construcción más o menos para que os hagáis una idea pregunta desde el desconocimiento no serían las dendritas porque entiendo que las dendritas y axones porque es uno solo pues serían sí como las entrevistas que conectan con otras neuronas que conectan con varias vale hacerte mejor que yo estas cosas ideología no así porque yo estaba pensando la pata larga para aunque es la que envía pero sí que las dendritas reciben si se queda como mejor lo que os digo muy grosso modo o sea esto es muy burdo porque es una aproximación matemática muy simplona vale entonces que tenemos en una neurona red neuronal clásica tenemos todas las entradas que nos llegan de las neuronas de la capa anterior etc es si fuera totalmente conectada y si no es totalmente conectado pues algunas neuronas hasta aquí bien cada una de esas dos valores de salida de las neuronas anteriores lleva llevan sí un peso ese peso determina qué importancia le damos entonces tú tienes dos valores salida más peso y eso le entra