ニューロンネットワークは、人間の脳が情報を処理する方法を模倣する自動学習アルゴリズムです。それらは、多数のノードを互いに接続することで機能します。これは、互いに通信し、アルゴリズムがデータから学習できるようにするニューロンのネットワークを作成するために接続されています。

ニューロンネットワークの主なタイプは、人工ニューロンネットワーク、再発性ニューロンネットワーク、畳み込みニューロンネットワーク、および敵対的生成ニューロンネットワークです。人工ニューロンネットワークは、ニューロンの単一の隠れ層を備えた単純なネットワークであり、再発性ニューロンネットワークにより、情報が線形シーケンスでニューロンから次のニューロンに流れるようになります。畳み込みニューロンネットワークは、画像の処理に使用され、一連の畳み込み層とグループ化層で構成される深いネットワークの一種です。最後に、敵の生成ニューロンネットワークは、入力データから新しいコンテンツを生成するために使用されるディープネットワークの一種です。
Las redes neuronales son algoritmos de aprendizaje automático que imitan la forma en que el cerebro humano procesa la información. Funcionan conectando un número elevado de nodos entre sí, los cuales se conectan para crear redes de neuronas que se comunican entre sí y permiten al algoritmo aprender de los datos.

Los principales tipos de redes neuronales son: Redes Neuronales Artificiales, Redes Neuronales Recurrentes, Redes Neuronales Convolucionales y Redes Neuronales Generativas Adversarias. Las Redes Neuronales Artificiales son una red simple con una sola capa oculta de neuronas, mientras que las Redes Neuronales Recurrentes permiten que la información fluya de una neurona a la siguiente en una secuencia lineal. Las Redes Neuronales Convolucionales son un tipo de red profunda que se utiliza para procesar imágenes y se compone de una serie de capas convolucionales y capas de agrupamiento. Por último, las Redes Neuronales Generativas Adversarias son un tipo de red profunda que se utiliza para generar contenido nuevo a partir de datos de entrada.