Redes neuronales

REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Una red neuronal se determina por la neurona y la matriz de pesos . El comportamiento de la red depende en gran medida del comportamiento de la matriz de pesos. Haytres tipos de capas de neuronas: la de entrada, las ocultas y la de salida. Entre dos capas de neuronas existe una red de pesos de conexión, que puede ser de los siguientes tipos: Hacia delante, haciaatrás, lateral y de retardo, tal como puede verse en la siguiente figura:

1. Conexiones hacia delante: para todos los modelos neuronales, los datos de las neuronas de una capa inferior sonpropagados hacia las neuronas de la capa superior por medio de las redes de conexiones hacia adelante.
2. Conexiones hacia atrás: estas conexiones llevan los datos de las neuronas de una capa superior aotras de la capa inferior.
3. Conexiones laterales. Un ejemplo típico de este tipo es el circuito "el ganador toma todo" (winner-takes-all), que cumple un papel importante en la elección delganador.
4. Conexiones con retardo: los elementos de retardo se incorporan en las conexiones para implementar modelos dinámicos y temporales, es decir, modelos que precisan de memoria.
Las conexionessinópticas pueden ser total o parcialmente interconectadas, como muestra la figura. También es posible que las redes sean de una capa con el modelo de pesos hacia atrás o bien el modelo multicapahacia adelante. Es posible así mismo, el conectar varias redes de una sola capa para dar lugar a redes más grandes.
Tamaño de las Redes Neuronales
En una red multicapa de propagación hacia delante, puedehaber una o más capas ocultas entre las capas de entrada y salida. El tamaño de las redes depende del numero de capas y del número de neuronas ocultas por capa.
* Número de capas: en una redmulticapa, hay una o más capas de neuronas ocultas entre la entrada y la salida. El número de capas se cuenta a menudo a partir del número de capas de pesos (en vez de las capas de neuronas).
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