deletions | additions       diff --git a/subsection_Entrenamiento_de_una_Red__.tex b/subsection_Entrenamiento_de_una_Red__.tex  index 3cd755d..e2eb058 100644  --- a/subsection_Entrenamiento_de_una_Red__.tex  +++ b/subsection_Entrenamiento_de_una_Red__.tex 
...
\subsection{Entrenamiento de una Red Neuronal Artificial}  El entrenamiento o aprendizaje consiste en modificar los pesos de las conexiones sistem\'aticas para codificar la relaci\'on de entrada/salida ~\cite{alejo2010analisis}.  %la presentaci\'on repetida de un conjunto de datos de entrenamiento, formado por las entradas y los valores correspondientes de las variables a predecir, hasta conseguir que los pesos internos % (interacciones entre nodos) conduzcan a resultados \'optimos en la capa de salida, aproximando los resultados esperados.  \subsection{Correcci\'on de error}  Correccion de error: Es el proceso donde el paradigma de aprendizaje supervisado, establece un valor deseado $d$ % que es el valor esperado como salida de la Red neuronal Artificial   para cada entrada $X$.% $X$ ~\cite{alejo2010analisis}.%  Durante el proceso de aprendizaje se genera una salida $y$ de la red que suele ser diferente a $d$. %El principio b\'asico de la correcci\'on del error es usar $(d-y)$, es decir el error generado por la red para modificar las conexiones de los pesos gradualmente y as\'i reducir el error.   \begin{center}