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NEURONAS ARTIFICIALES - Coggle Diagram
NEURONAS ARTIFICIALES
CARACTERISTICAS DE REDES NEURONALES
Estado de activacion
Ecuacion para el estado de activacion
Entradas a la neurona
Binarias
continuas
funcion de propagacion
positivo
negativo
nulo
Funcion de salida o transferencia
funcion escalon ()hardlim, hardlims
funcion lineal y mixta
funcion sigmoidal
funcion Gaussiana
Funcion o regla de activacion
Caracteristicas de una red neuronal artificial
topologia
mecanismo de aprendizaje
tipo de asociacion realizada entre la informacion de entra y salida
heteroasociacion parejas de datos [(A1, B1), (A2, B2)… (An, Bn)]
autoasociacion ciertas informaciones A1, A2…An
forma de representacion de la informacion
ELEMNTOS y FUNCIONES BASICOS QUE COMPONEN LA RED NEURONAL
Esquema de una red neuronal
Las tres Funciones
Funcion de entrada (input fuction)
ecuacion para calcular el vector de entrada
diagrama de neurona con 2 entradas y 1 salida
Sumatoria de las entradas pesadas
ecuacion de productoria de las entradas pesadas
ecuacion del maximo de entradas pesadas
funcion de activacion
Funcion lineal
funcion sigmoidea
Funcion angente hiperbolica
funcion de salida (ouput fuction)
funciones de salida mas conocidas
salida ninguna
misma entrada misma salida
salida binaria
comparacion de una neurona bilogica con neurona artificial
TIPOS DE REDES NEURONALES
Perceptron
estructura de la red percptron simple
limites de un perceptron
regla del perceptron
Adaline
