Descripción: El peso de nodo se refiere al valor asignado a un nodo en una red neuronal que influye en su salida. En el contexto de las redes neuronales, cada nodo, o neurona, recibe entradas de otros nodos y aplica una función de activación a la suma ponderada de estas entradas. Los pesos son parámetros ajustables que determinan la importancia de cada entrada en la decisión final del nodo. Un peso alto indica que la entrada correspondiente tiene un gran impacto en la salida, mientras que un peso bajo sugiere que la entrada tiene poca relevancia. Durante el proceso de entrenamiento de la red, estos pesos se optimizan mediante algoritmos como el descenso de gradiente, lo que permite que la red aprenda patrones y características de los datos. La correcta asignación y ajuste de los pesos de nodo son fundamentales para el rendimiento de la red, ya que influyen directamente en su capacidad para generalizar y hacer predicciones precisas. En resumen, el peso de nodo es un componente esencial en la arquitectura de las redes neuronales, ya que determina cómo se procesan y combinan las entradas para producir una salida específica.
