$\texttt{forward\_relu\_sigmoide}(red, x)$

Nombre

forward_relu_sigmoide - Ejecuta una pasada hacia adelante con ReLU en oculta y sigmoide en salida.

Sinopsis

y = neural.forward_relu_sigmoide(red, x)

Descripcion

Usa ReLU en la capa oculta y sigmoide en la capa de salida.

Formulas:

$h=\mathrm{ReLU}(W_1x+b_1)$

$\hat{y}=\sigma(W_2h+b_2)$

Es util para clasificacion con salidas en (0,1).

La red esperada tiene una sola capa oculta y una capa de salida. Esta funcion no implementa una arquitectura generica de multiples capas.

Validaciones y casos borde

• Valida que la TABLA red contenga W1, b1, W2 y b2.
• Valida que las dimensiones internas de la red sean coherentes entre si.
• Valida que x no sea un vector vacio.
• Valida que x.dim coincida con red.W1.fil.
• Si alguna condicion falla, emite ERROR().

Funciones API relacionadas

• neural.forward_sigmoide()
• neural.predecir_clase_relu_sigmoide()

Parámetros

Valor de retorno

VECTOR - Vector de salida producido por la red.

Ejemplo

VECTOR resultado
resultado = neural.forward_relu_sigmoide(red, x)