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¿Por que usar redes neuronales?
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 nuestro cerebro cuando aprendemos algo?
¿QUÉ PASA EN NUESTRO CEREBRO CUANDO APRENDEMOS? Gracias a las estructuras neuronales y a una serie de procesos químicos y eléctricos se produce el aprendizaje, pero, a su vez, el aprendizaje también cambia las estructuras neuronales del cerebro, en una especie de bucle permanente.
¿Dónde se utilizan las redes neuronales artificiales?
Procesamiento de datos y modelización: Validación, agregación y análisis de datos. Diseño y búsqueda de fallos en sistemas de software complejos. Ingeniería de control: Monitorización de sistemas informáticos y manipulación de robots. Incluida la creación de sistemas y robots autónomos.
¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan?
Las Redes Neuronales son un campo muy importante dentro de la Inteligencia Artificial. Inspirándose en el comportamiento conocido del cerebro humano (principalmente el referido a las neuronas y sus conexiones), trata de crear modelos artificiales que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales.
¿Qué es una red neuronal artificial?
Una red neuronal artificial (RNA) se puede definir (Hecht – Nielssen 93) como un grafo dirigido con las siguientes restricciones: Los nodos se llaman elementos de proceso (EP). Cada EP puede tener cualquier número de conexiones.
¿Cuáles son las características de la red neuronal?
Si metemos más capas, la red neuronal podrá descubrir más y más complejas características de la imagen: se puede empezar por colores o bordes orientados y acabar con capas que se activan con formas circulares o cuadradas, por poner un ejemplo.
¿Cómo afectan las capas y unidades al funcionamiento de la red neuronal?
La idea es que con más capas con más neuronas cada una se pueden mejorar las predicciones en conjuntos de datos más complicados. Este artículo, por ejemplo, explica desde un punto de vista visual y matemático cómo afectan las multiples capas y unidades al funcionamiento de la red neuronal.