Redes Neuronales

Redes Neuronales Daniel Ochoa 4ºC

Introducción ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Ventajas de las redes neuronales Aprendizaje adaptivo Auto - Organización Tolerancia a fallos Operación en tiempo real Fácil intersección de la tecnología existente

Aprendizaje adaptivo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Auto-organización ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Tolerancia a fallos ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Fácil inserción dentro de la tecnología existente ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Elementos de una red neuronal artificial ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

[object Object],[object Object],La neurona artificial pretende mimetizar las características más importantes de las neuronas biológicas. Cada neurona i-ésima está caracterizada en cualquier instante por un valor numérico denominado valor o estado de activación ; asociado a cada unidad, existe una función de salida, que transforma el estado actual de activación en una señal de salida.

Unidades de proceso: La neurona artificial ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Funciones de la red neuronal artificial

Función de salida ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Conexión entre neuronas ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Función de Regla o activación ,[object Object],[object Object]

Función de activación o escalón ,[object Object],[object Object]

Función de activación lineal o identidad ,[object Object]

Función de activación lineal-mixta ,[object Object]

Función de activación sigmoidal ,[object Object]

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