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Informática

Guadalupe Espinosa

Redes Neuronales
Artificiales

Carla Tatis

8°A

5/12/17

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Dos representaciones separadas del recurrente gráfico de dependencias ANN

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Dos representaciones separadas del recurrente gráfico de dependencias ANN

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CARACTERÍSTICAS DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL

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CARACTERÍSTICAS DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL

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El modelo de una neurona artificial es una imitación del proceso de una neurona biológica, puede también asemejarse a un sumador hecho con un amplificador operacional tal como se ve en la figura

Existen varias formas de nombrar una neurona artificial, es conocida como nodo, neuronodo, celda, unidad o elemento de procesamiento (PE).

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Si bien es posible definir alguna función de coste, con frecuencia un coste particular, se utilizará, ya sea porque tiene propiedades deseables (tales como convexidad) o porque surge de forma natural a partir de una formulación particular del problema (por ejemplo, en un probabilístico formulación la probabilidad posterior del modelo puede ser utilizado como un costo inversa). En última instancia, la función de coste dependerá de la tarea deseada.

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Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) crearon un modelo informático para redes neuronales basados en las matemáticas y algoritmos denominados lógica de umbral. Este modelo señaló el camino para que la investigación de redes neuronales se divida en dos enfoques distintos. Un enfoque centrado en los procesos biológicos en el cerebro y el otro se centró en la aplicación de redes neuronales para la inteligencia artificial

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Las redes neuronales también conocidas como sistemas conexionistas son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples (neuronas artificiales), de forma aproximadamente análoga al comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros biológicos.