deletions | additions       diff --git a/subsection_Perceptron_multicapa_El_Perceptron__.tex b/subsection_Perceptron_multicapa_El_Perceptron__.tex  index f9152e1..74e2117 100644  --- a/subsection_Perceptron_multicapa_El_Perceptron__.tex  +++ b/subsection_Perceptron_multicapa_El_Perceptron__.tex 
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%Nace en el campo de la inteligencia artificial como un intento de modelar la estructura neuronal del cerebro y la capacidad de aprendizaje de este sistema biol\'ogico~\cite{alejo2010analisis}.  El Perceptron Multicapa (multilayer Perceptron, ML es una estructura interconexionista compuesta por una o m\'as capas ocultas entre los nodos de entrada y los nodos de salida. Estas %Estas  capas est\'an integradas por nodos que pueden o no estar conectados directamente a los de entrada y a los de salida. Se caracteriza fundamentalmente porque no existen conexiones entre neuronas de la misma capa ni conexiones hacia atr\'as. Cada capa alimenta a todas las neuronas de la capa siguiente~\cite{alejo2010analisis}. En el MLP la cantidad de neuronas de entrada se corresponde con la dimensi\'on del vector de entrada ($X$) y el n\'umero de neuronas en la capa de salida con el total de clases en la muestra de entrenamiento. La %La  cantidad de neuronas en la capa de salida y capas ocultas no est\'a predefinida para que en cualquier problema sea el mismo n\'umero, por lo que ha sido objeto de estudio durante muchos a\~nos. La Figura~\ref{fig08} muestra un MLP con tres capas: entrada, oculta y salida~\cite{alejo2010analisis}.