Redes Neuronales Recurrentes

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PERCEPTRÓN MULTICAPA

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  ¿QUÉ APRENDEMOS DEL PERCEPTRÓN MULTICAPA?     El perceptrón multicapa es una red neuronal artificial que consiste en múltiples capas de nodos o neuronas, como se puede apreciar en la imagen que se presenta. Se entiende que un perceptrón multicapa, es un tipo de red neuronal artificial organizada en capas, que consta de al menos tres capas: una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada capa está compuesta por nodos o neuronas, y cada conexión entre nodos tiene un peso asociado. La información fluye desde la capa de entrada, a través de las capas ocultas, hasta la capa de salida. Cada nodo realiza una operación que involucra las entradas ponderadas por los pesos y aplica una función de activación no lineal. La presencia de capas ocultas y funciones de activación no lineales permite a los perceptrones multicapa aprender y representar patrones complejos, incluyendo aquellos que no son linealmente separables. La capacidad de los perceptrones ...
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REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES

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  ¿CÓMO FUNCIONAN LAS REDES CONVOLUCIONALES?   Las redes neuronales convolucionales (CNN) son una topología perteneciente al área de aprendizaje profundo, son útiles en el procesamiento de imágenes, audios y vídeos. Las CNN utilizan una operación matemática llamada convolución para extraer características relevantes de los datos de entrada y aprender a reconocer patrones en ellos. Las aplicaciones en la vida real como reconocimiento facial, detección de objetos, segmentación y otras.    CAPAS DE UNA RED CONVOLUCIONAL Cada parte de una Red Neuronal Convolucional está entrenada para realizar una tarea, por lo que el entrenamiento de cada una de las partes se desarrolla de manera individual y se efectúa más rápido. Es en la imagen siguiente que identificamos cada una de las capas del modelo de GPU: https://www.bravent.net/noticias/redes-neuronales-convolucionales-en-el-reconocimiento-de-imagenes/  La primera capa siempre es una ca...
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REFLEXIONES SOBRE REDES NEURONALES

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  INTRODUCCIÓN   Una Red Neuronal Artificial es un modelo matemático inspirado en el funcionamiento biológico de las neuronas y en la estructura del cerebro,y que es utilizada para resolver un amplio rango de problemas, caracterizadas por el manejo de una gran cantidad de datos, aplicables en diferentes áreas científicas; debido a su amplia flexibilidad  en diferentes tareas.  En la siguiente imagen se observan a numerosas células nerviosas, las mismas están interconectadas, funcionan mediante estímulos que se asemejan a los datos de la capa de entrada y las células generan múltiples respuestas químicas y biológicas, que las comparamos a las capas de salida o resultado final Fuente: Google imágenes. Una  red neuronal puede ser vista como un sistema inteligente que lleva a cabo tareas de distintas formas a como lo hacen las computadoras actuales. Las redes neuronales se han explicado y comparado  a la fisiología de las neuronas mencionadas, las cua...
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