9 de octubre de 1986 (publicación en Nature) / Américas
La retropropagación muestra cómo una red multicapa aprende representaciones internas
Rumelhart, Hinton y Williams mostraron cómo el error de salida permite ajustar los pesos y aprender características útiles en las capas ocultas.
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El relato
El artículo de Nature de 1986 describió cómo calcular hacia atrás las derivadas del error y ajustar los pesos de una red para aproximar un objetivo de entrenamiento. Impulsó el estudio de redes multicapa y representaciones aprendidas. La diferenciación inversa y otras ideas relacionadas tenían antecedentes: sus autores no inventaron todos los elementos en 1986. El modelo matemático tampoco demostraba que el cerebro biológico aprendiera con el mismo mecanismo.
Conexiones y contexto
La retropropagación usa la regla de la cadena del cálculo y conecta optimización con aprendizaje automático. Redes, datos y hardware mayores ampliaron sus aplicaciones y las necesidades de evaluación.
Fechas y precisión
9 de octubre de 1986 (publicación en Nature) Fecha documentada
Se sitúa según el año, mes o día documentado, sin inventar la precisión que falta.
Ubicación representativa en el mapa
San Diego y una colaboración entre universidades
El punto representa la UC San Diego de Rumelhart y Williams; la afiliación de Hinton en el artículo era Carnegie Mellon.
Coordenadas representativas · 32.8801°, -117.234°
El marcador indica un lugar representativo, como una colección de manuscritos, un laboratorio o un observatorio. No significa que el trabajo se realizara solo allí ni atribuye un descubrimiento compartido a un único país.
Bibliografía
- Rumelhart, Hinton y Williams: aprendizaje de representaciones mediante retropropagación del error
- Copia del artículo de Nature de 1986 alojada por uno de sus autores
Las referencias se presentan como títulos bibliográficos, sin enlaces externos. Pueden respaldar datos concretos o el contexto; su presencia no certifica cada interpretación del relato.