¿Cuál es la definición de la derivada de una función \( f \) en un punto \( x \)?
2
¿Cuál es el papel principal del descenso del gradiente en la optimización?
3
En el método del descenso del gradiente, ¿cómo se actualiza la variable \( x \) en cada iteración?
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¿Cuál es la regla de la cadena en el cálculo diferencial?
5
En el contexto del descenso del gradiente para múltiples variables, ¿cómo se calcula la derivada parcial de \( y \) con respecto a la variable \( a \)?
6
¿Cuál es la fórmula de la función sigmoide \( \sigma(x) \) utilizada como función de activación en una neurona artificial?
7
¿Por qué la función de Heaviside es menos adecuada para el entrenamiento por descenso del gradiente de una red neuronal?
8
¿Cuál es la forma general de la función de pérdida (loss) utilizada en la regresión logística para un dato con etiqueta \( y_{true} \) y predicción \( pred \)?
9
¿Cuál es la derivada parcial de la función de pérdida con respecto al peso \( w_0 \) en la regresión logística?
10
¿Cómo se calcula la salida de una neurona artificial con entrada \( \mathbf{x} \), pesos \( \mathbf{w} \), sesgo \( b \) y función de activación \( \phi \)?