Estructura de la Red Neuronal
Estructura de la Red Neuronal
Una red neuronal es una estructura compuesta por capas de "neuronas", similares a las neuronas biológicas del cerebro. Cada neurona procesa información, recibe entrada y transmite el resultado a la siguiente capa. La imagen a continuación ilustra una red neuronal artificial (ANN) simple con tres capas: entrada, oculta y salida.
- La capa de entrada recibe los datos;
- La capa oculta procesa la información a través de conexiones ponderadas;
- La capa de salida produce el resultado final.
Al igual que aprender un idioma, la red perfecciona su comprensión mediante la exposición repetida a datos, reconociendo patrones y mejorando las predicciones.
Las neuronas en una red neuronal están conectadas por conexiones ponderadas, donde cada peso representa la importancia del vínculo entre dos neuronas. Como se muestra en la imagen, cada neurona en una capa está conectada con todas las neuronas de la siguiente capa, permitiendo que la información fluya a través de la red.
Cuanto más gruesa es la conexión, mayor es su importancia.
El proceso de entrenamiento de una red neuronal consiste en ajustar los "pesos" de cada neurona de manera que los resultados que proporcionan sean los más precisos posibles. Es similar a cómo aprendemos a tocar un instrumento musical, mejorando gradualmente nuestras habilidades y precisión.
Sin embargo, es importante comprender que las redes neuronales son solo una herramienta, no poseen conciencia propia ni comprensión del mundo, como una persona. Simplemente procesan los datos y encuentran los patrones que les indicamos buscar. Así, una red neuronal entrenada para predecir el precio de una casa no podría predecir el precio de una guitarra en una tienda de música.
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- La capa de entrada recibe los datos;
- La capa oculta procesa la información a través de conexiones ponderadas;
- La capa de salida produce el resultado final.
Al igual que aprender un idioma, la red perfecciona su comprensión mediante la exposición repetida a datos, reconociendo patrones y mejorando las predicciones.
Las neuronas en una red neuronal están conectadas por conexiones ponderadas, donde cada peso representa la importancia del vínculo entre dos neuronas. Como se muestra en la imagen, cada neurona en una capa está conectada con todas las neuronas de la siguiente capa, permitiendo que la información fluya a través de la red.
Cuanto más gruesa es la conexión, mayor es su importancia.
El proceso de entrenamiento de una red neuronal consiste en ajustar los "pesos" de cada neurona de manera que los resultados que proporcionan sean los más precisos posibles. Es similar a cómo aprendemos a tocar un instrumento musical, mejorando gradualmente nuestras habilidades y precisión.
Sin embargo, es importante comprender que las redes neuronales son solo una herramienta, no poseen conciencia propia ni comprensión del mundo, como una persona. Simplemente procesan los datos y encuentran los patrones que les indicamos buscar. Así, una red neuronal entrenada para predecir el precio de una casa no podría predecir el precio de una guitarra en una tienda de música.
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