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REDES NEURONALES ARTIFICIALES, via48 Valeria Yutsil Ruiz Tejeda - Coggle…
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
QUE ES
Sistema informatico diseñado, para funcionar de la forma en que funciona el cerebro humano
HISTORIA
IN -> PROCEDIMIENTO -> OUTPUT:Car (Genera el procedimiento con cierta probabilidad)
Nuestro ojo captura imagenes, las neuronas de nuestro cerebro hacen calculo de la entrada y hacen salida.
Dentritas recibe entrada X, la neurona combina estas señales de entrada y realiza cálculos usando una función. Las salidas se transmite a terminales axón
Miles de millones de neuronas interconectas denominan red neuronal
Inspiraron en este sistema de visión humana y trataron de inmitar el aprender
RED NEURONAL ARTIFICIAL RNA
La confianza de identificacion aumenta a medida que entrena
COMO SE COMPONE
Camara funciona como nuestros ojos
La imagen se transmite a un sitema interprete como computadora, en nuestro cuerpo en como neuronas
Dispositivos de detección en rayos x, tomografía y resonancia. Evolución de toma de datos
x1 señales de entrada
Caracteristicas de la imagen con ciertos pesos w1 a wn
x1 señales de entrada
Funcion es la neurona f(x)
Salida y
Una neurona es un perceptrón
Perceptron implementa una matematica opera salida y entrada
Red neuronal más simple
APRENDE
Pesos ideales para cada señal
El producto de cada señal se suma para calcular una salida
Agrega sesgo s0
La función de optimización optimiza los pesos mediante el uso de cierto algoritmos matematicos OPTIMIZADORES y se repite con los nuevos pesos
La RE OPTIMIZACIÓN se realizan en iteraciones
PERCEPTRÓN MULTICAPA
Las entradas son procesadas por un grupo de neuronas. Cada neurona del grupo se procesa las entradas de forma independiente
La salida de este grupo alimentan a otra neuronas para posterior procesamiento
Multicapa de organización de neuronas conoce como perceptrón multicapa MLP
DEEP LEARNING
Otro nombre para perceptrón multicapa
SISTEMAS
Feed forward
Convolutional networks
Recurrent neural networks
Autoencoders
via48 Valeria Yutsil Ruiz Tejeda