Backprop con grafo computacional — Regresión (2 ocultas Sigmoide/ReLU → salida lineal)

Misma red: ŷ = v₁·ϕ(w₁x+b₁) + v₂·ϕ(w₂x+b₂) + c. Visualizá forward/backward en el grafo con valores y gradientes.

puntos curva predicha residuos Fwd Back

w₁4.0

b₁0.0

w₂-4.0

b₂0.0

v₁1.2

v₂-1.0

c1.0

Objetivo

Ruido σ

Muestras N

Semilla

Activación

α (leak ReLU)

Entrenar

Épocas

Optimizador

Batch

RMSE: –

MSE: –

Error medio (bias): –