Admin ¿Qué hace una red neuronal artificial?
Las redes neuronales artificiales son un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Esta formado por un conjunto de nodos conocidos como neuronas artificiales que están conectadas y transmiten señales entre sí. Estas señales se transmiten desde la entrada hasta generar una salida.
¿Dónde se aplican las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas.
¿Qué sucede con las redes neuronales cuando aprendemos?
Mediante el aprendizaje, los pesos de las conexiones a la red se modifican, y se dice que la red ha aprendido cuando los valores de los pesos permanecen estables o tienen un error mínimo. Los criterios para cambiar el valor de los pesos de conexión son determinados por la regla de aprendizaje.
¿Qué es una red neuronal artificial?
Del mismo modo que nuestro cerebro está compuesto por neuronas interconectadas entre sí, una red neuronal artificial está formada por neuronas artificiales conectadas entre sí y agrupadas en diferentes niveles que denominamos capas:
¿Cómo se entrena una red neuronal?
¿Cómo se entrena una red neuronal? Entrenar una red neuronal consiste en ajustar cada uno de los pesos de las entradas de todas las neuronas que forman parte de la red neuronal, para que las respuestas de la capa de salida se ajusten lo más posible a los datos que conocemos.
¿Cuál es la decisión crítica a tomar al construir una red neuronal?
La decisión crítica a tomar al construir una red neuronal es: La red neuronal con muchas capas y unidades ocultas puede aprender una representación compleja de los datos, pero hace que el cálculo de la red sea muy caro. Después de haber definido las capas ocultas y la función de activación, debe especificar la función de pérdida y el optimizador.
¿Cómo funcionan las neuronas artificiales?
En el caso de las neuronas artificiales, la suma de las entradas multiplicadas por sus pesos asociados determina el “impulso nervioso” que recibe la neurona. Este valor, se procesa en el interior de la célula mediante una función de activación que devuelve un valor que se envía como salida de la neurona.