Redes neuronales

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Elementos de una Red Neuronal Artificial
Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos que intentan reproducir el comportamiento del cerebro. Como tal modelo, realiza una simplificación,averiguando cuáles son los elementos relevantes del sistema, bien bien porque la cantidad de información de que se dispone es excesiva o bien porque es redundante. Una elección adecuada de suscaracterísticas, más una estructura conveniente, es el procedimiento convencional utilizado para construir redes capaces de realizar determinada tarea.
1. -------------------------------------------------Se conoce como capa o nivel a un conjunto de neuronas cuyas entradas provienen de la misma fuente y cuyas salidas se dirigen al mismo destino.
2. Unidad de proceso: La neurona Artificial.Existen tres tipos de unidades en cualquier sistema: entradas, salidas y ocultas. Las unidades de entrada reciben señales desde el entorno; las de salida envían la señal fuera de la red, y las unidadesocultas son aquellas cuyas entradas y salidas se encuentran dentro del sistema.
3. Estado de Activación. Los estados del sistema en un tiempo t se representan por un vector A(t). Los valores deactivación pueden ser continuos o discretos, limitados o ilimitados. Si son discretos, suelen tomar un conjunto discreto de valores binarios, así un estado activo se indicaría con un 1 y un estado pasivose representaría por un cero. En otros modelos se considera un conjunto de estados de activación, en cuyo valor entre [0,1], o en el intervalo [-1,1], siendo una función sigmoidal.
4.-------------------------------------------------
Función de Salida o de Transferencia. Asociada con cada unidad hay una función de salida, que transforma el estado actual de activación en una señal desalida.

Redes neuronales artificiales e inteligencia artificial.

Las redes neuronales son perfectas para problemas que son muy difíciles de calcular pero que no requieren de respuestas perfectas,...
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