No, técnicamente hablando no lo son. Las redes neuronales son funciones matemáticas al igual que los polinomios.
Así es como se ve una función polinómica cuadrática:
[matemáticas] f (x) = 1 + x + x ^ {2} [/ matemáticas]
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Y así es como se ve una función de red neuronal simple:
[matemáticas] f (x) = \ textrm {tanh} \ left (1+ \ textrm {tanh} \ left (1 + x \ right) \ right) [/ math]
tanh: función tangente hiperbólica
Existen varios tipos de redes neuronales: avance, convolucional, recurrente, etc., pero al final del día, todas son funciones matemáticas o asignaciones que transforman una entrada en una salida.
Al igual que puede usar funciones polinómicas para diferentes tareas, también puede usar redes neuronales para hacer un montón de cosas diferentes. En el aprendizaje automático, estas cosas son: regresión, clasificación, refuerzo de aprendizaje, etc.
