Crear un Perceptrón con Excel

Vamos a intentar aposentar conceptos recreando una red neuronal de UNA neurona (o Perceptrón) con Excel. El año que viene con Phyton ya se nos irá la cabeza, pero con esto creo que puede quedar más claro el tema de pesos y aprendizaje de las redes.

[@andres0101]

Muy clara la explicación y muy didáctico!!
Quisiera hacer un par de aclaraciones:
En primer lugar creo que estas usando el sesgo como un input mas. Lo que yo veo aquí es un Perceptron de 3 entradas con sesgo=0.
Y en segundo lugar estaría bueno comentar que en este tipo de redes , para lograr una convergencia exitosa de todos los pesos,
la cantidad de valores esperados no debería ser mayor a la cantidad de entradas +1
Es decir que en una red como esta de 3 entradas, como máximo 4 valores de aprendizaje. Si se usa mas valores de aprendizaje, es muy dificl lograr una convergencia por mas que iteres hasta el infinito.

[@enriqueflores5778]

Gracias, gran explicación

[@pablosanchez8179]

eres un genio explicando!

[@yeanpadron7020]

Hola, excelente trabajo. Saludos desde Venezuela. Puedo utilizar este tipo de red neuronal para un proyecto con un sensor de luz, que apague y encienda un bombillo cuando se haga de día o de noche? Gracias

[@bronttox4642]

Gracias, todo muy claro

[@mar13386]

muy bueno pero desde 10:21 cuidado con jalar todos los datos para abajo recuerda que los datos de la izquierda dependen de la derecha asi que no puedes hallar toda la izquierda de un tiron. Tendria que ser linea por linea

[@santiagoducos2572]

MUY BUENA EXPLICACIÓN!

[@cristianleonardochaparrona6699]

Excelente

[@davidcastillo956]

Excelente explicacion

[@oswmoreno9]

saludos, para la activación sigmoide ¿cual sería la formula?

[@CamCorleone]

Muchas gracias!

[@jmrp1981]

muy buerna explicación