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El m\'etodo para el aprendizaje com\'unmente usado est\'a basado en una t\'ecnica de descenso por gradiente que utiliza la minimizaci\'on del error cuadr\'atico medio (Mean Square Errir, MSE) mediante un proceso iterativo. El MSE es definido como:  \begin{equation}  E(V)=\frac{1}{2N}\displaystyle\sum_{n=1}^N\sum_{k=1}^K(d_k^m-z_k^n)^2, E(V)=\frac{1}{2N}\displaystyle\sum_{n=1}^N\sum_{k=1}^K(d_k^n-z_k^n)^2,  \end{equation}  Donde $d^n$ es la salida esperada de la red, $V=\{W, U\}$ los par\'ametros libres de la red, y $z^n(\cdots)$ la salida real. $N$ es el total de muestras de entrenamiento y $K$ el n\'umero de clases.