Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Mapa Mental: Redes Neuronales Artificiales, Estuardo Funes Solares …
Mapa Mental: Redes Neuronales Artificiales
Definición
: Sistemas de computación inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, diseñados para imitar la forma en que los humanos aprenden y procesan la información.
Propósito
: Modelar complejas relaciones de datos y patrones, facilitando la toma de decisiones y predicciones basadas en grandes cantidades de datos.
Aplicaciones
: Reconocimiento de voz e imagen, traducción automática, diagnóstico médico, predicciones financieras, y más.
Perceptrón
:
Un tipo de neurona artificial y la unidad básica de una red neuronal, capaz de realizar una suma ponderada de sus entradas y luego pasarla a través de una función de activación.
Propósito
: Servir como un clasificador lineal simple y como un bloque de construcción para redes neuronales más complejas.
Aplicaciones
: Clasificación binaria básica, como en el reconocimiento de patrones simples.
Función de Activación
Una transformación matemática aplicada a la salida de un nodo en una red neuronal, ayudando a determinar si la neurona se activa o no.
Propósito: Introducir no linealidad en la red, permitiendo a la red aprender y representar relaciones de datos más complejas.
Aplicaciones: Cualquier proceso de aprendizaje automático que requiera redes neuronales, como clasificación o regresión.
Arquitectura de Redes
La estructura y la disposición de las neuronas en una red neuronal, incluyendo el número de capas y el número de neuronas en cada capa.
Propósito
: Determinar cómo se procesan y fluyen los datos a través de la red, afectando directamente el rendimiento y la capacidad de aprendizaje de la red.
Aplicaciones
: Desde redes simples para tareas básicas hasta redes profundas para tareas complejas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
Propagación hacia Adelante
El proceso de pasar las entradas a través de la red, capa por capa, para obtener una salida.
Propósito
: Realizar predicciones o clasificaciones basadas en los datos de entrada y los pesos aprendidos de la red.
Aplicaciones
: Cualquier tarea predictiva o de clasificación donde se utilicen redes neuronales, como la clasificación de imágenes.
Retropropagación
Un método para actualizar los pesos de la red neuronal de manera eficiente, calculando el gradiente de la función de pérdida con respecto a cada peso mediante la regla de la cadena.
Propósito
: Optimizar el rendimiento de la red minimizando el error en las predicciones.
Aplicaciones
: Es fundamental en el entrenamiento de casi todas las redes neuronales, siendo crucial en el aprendizaje profundo y otros algoritmos de aprendizaje automático.
Estuardo Funes Solares
20032042