Descripción: El gradiente de error en el contexto de redes neuronales se refiere a la derivada de la función de error con respecto a los parámetros del modelo, como los pesos y sesgos de las neuronas. Este concepto es fundamental en el proceso de entrenamiento de las redes neuronales, ya que permite ajustar los parámetros para minimizar el error en las predicciones del modelo. El cálculo del gradiente se realiza mediante el algoritmo de retropropagación, que utiliza la regla de la cadena para propagar el error desde la capa de salida hacia las capas anteriores. A través de este proceso, se obtiene información sobre cómo cada parámetro contribuye al error total, lo que permite realizar ajustes precisos. El gradiente de error es esencial para la optimización del modelo, ya que guía la dirección y la magnitud de los cambios en los parámetros durante el entrenamiento. En resumen, el gradiente de error es una herramienta clave que permite a las redes neuronales aprender de los datos y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo.
