¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales (RNA), normalmente llamadas simplemente redes neuronales (RN) o redes neurales, son sistemas informáticos inspirados en las redes neuronales biológicas que constituyen los cerebros animales Una RNA se basa en una colección de unidades o nodos conectados llamados neuronas artificiales, que modelan vagamente las neuronas de un cerebro biológico. Cada conexión, como las sinapsis de un cerebro biológico, puede transmitir una señal a otras neuronas. Una neurona artificial recibe señales, luego las procesa y puede enviar señales a las neuronas conectadas a ella. La "señal" en una conexión es un número real, y la salida de cada neurona se calcula mediante alguna función no lineal de la suma de sus entradas. Las conexiones se denominan aristas. Las neuronas y los bordes suelen tener un peso que se ajusta a medida que avanza el aprendizaje. El peso aumenta o disminuye la intensidad de la señal en una conexión. Las neuronas pueden tener un umbral tal que sólo se envía una señal si la señal agregada cruza ese umbral.
Por lo general, las neuronas se agrupan en capas. Las distintas capas pueden realizar diferentes transformaciones en sus entradas. Las señales viajan desde la primera capa (la capa de entrada), hasta la última capa (la capa de salida), posiblemente después de atravesar las capas varias veces.
Las redes neuronales son sistemas informáticos inspirados en las redes neuronales biológicas que constituyen los cerebros animales
What are artificial neural networks?
Artificial neural networks (ANNs), usually simply called neural networks (NNs) or neural nets,[1] are computing systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains.[2] An ANN is based on a collection of connected units or nodes called artificial neurons, which loosely model the neurons in a biological brain. Each connection, like the synapses in a biological brain, can transmit a signal to other neurons. An artificial neuron receives signals then processes them and can signal neurons connected to it. The "signal" at a connection is a real number, and the output of each neuron is computed by some non-linear function of the sum of its inputs. The connections are called edges. Neurons and edges typically have a weight that adjusts as learning proceeds. The weight increases or decreases the strength of the signal at a connection. Neurons may have a threshold such that a signal is sent only if the aggregate signal crosses that threshold.
utomatically generate identifying characteristics from the examples that they process.Typically, neurons are aggregated into layers. Different layers may perform different transformations on their inputs. Signals travel from the first layer (the input layer), to the last layer (the output layer), possibly after traversing the layers multiple times.
Neural networks are computer systems inspired by the biological neural networks that constitute animal brains