Redes neuronales

Redes neuronales

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  Republica bolivariana deVenezuela Ministerio del poder popular para la educación universitaria Instituto universitario politécnico Santiago Mariño Extensión barinas Profesor: Jose luis guzman Alumna: Ismary uzcategui 27133066 Barinas agosto 2020
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  Las redes neuronalesartificiales son un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Esta formado por un conjunto de nodos conocidos como neuronas artificiales que están conectadas y transmiten señales entre sí. Estas señales se transmiten desde la entrada hasta generar una salida.
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  Como se hamencionado el funcionamiento de las redes se asemeja al del cerebro humano. Las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de estas entradas llega a un nodo llamado neurona. Las neuronas de la red están a su vez agrupadas en capas que forman la red neuronal. Cada una de las neuronas de la red posee a su vez un peso, un valor numérico, con el que modifica la entrada recibida.
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  Una vez quese ha alcanzado el final de la red se obtiene una salida que será la predicción calculada por la red. Cuantas más capas posea la red y más compleja sea, también serán mas complejas las funciones que pueda realizar.
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  El alcance delas funciones de las redes neuronales es muy amplio, debido a su funcionamiento, son capaces de aproximar cualquier función existente con el suficiente entrenamiento. Principalmente las redes neuronales son utilizadas para tareas de predicción y clasificación. Su rango de actuación es amplio y de gran utilidad hoy en día, no solo se utilizan para aplicaciones de Industria 4.0
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  Desde la décadade los 40, en la que nació y comenzó a desarrollarse la informática, el modelo neuronal la ha acompañado. De hecho, la aparición de los computadores digitales y el desarrollo de las teorías modernas acerca del aprendizaje y del procesamiento neuronal se produjeron aproximadamente al mismo tiempo, a finales de los años cuarenta.
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  Fue Ramón yCajal (1888) quién descubrió la estructura celular (neurona) del sistema nervioso. Defendió la teoría de que las neuronas se interconectaban entre sí de forma paralela, y no formando un circuito cerrado como el sistema sanguíneo. Una neurona consta de un cuerpo celular (soma) de entre 10 y 80 mm, del que surge un denso árbol de ramificaciones (dendritas) y una fibra tubular (axón) de entre 100 mm y un metro.
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  La arquitectura deuna RNA es la estructura o patrón de conexiones de la red. Es conveniente recordar que las conexiones sinápticas son direccionales, es decir, la información sólo se transmite en un sentido. En general, las neuronas suelen agruparse en unidades estructurales llamadas capas. Dentro de una capa, las neuronas suelen ser del mismo tipo. Se pueden distinguir tres tipos de capas: · De entrada: reciben datos o señales procedentes del entorno. · De salida: proporcionan la respuesta de la red a los estímulos de la entrada.
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  La red fuediseñada con éxito ya que al ser el perceptrón una red neuronal que tiene un aprendizaje supervisado pudo clasificar de manera correcta todos los inputs para así tener un output. Esta red decide si es necesario dar una entrevista al aplicante al puesto, mediante el modelo del perceptrón y todo el entrenamiento que se le dio.