Redes neuronales artificiales:-
Las redes neuronales artificiales ( ANN ) son modelos estadísticos inspirados directamente y parcialmente modelados en redes neuronales biológicas. Son capaces de modelar y procesar relaciones no lineales entre entradas y salidas en paralelo. Los algoritmos relacionados son parte del campo más amplio del aprendizaje automático y se pueden usar en muchas aplicaciones como se discutió.
Las redes neuronales artificiales se caracterizan por contener pesos adaptativos a lo largo de las rutas entre las neuronas que pueden ajustarse mediante un algoritmo de aprendizaje que aprende de los datos observados para mejorar el modelo. Además del algoritmo de aprendizaje en sí, uno debe elegir una función de costo apropiada.
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Arquitectónicamente, una red neuronal artificial se modela utilizando capas de neuronas artificiales o unidades computacionales capaces de recibir información y aplicar una función de activación junto con un umbral para determinar si se transmiten los mensajes.
En un modelo simple, la primera capa es la capa de entrada , seguida de una capa oculta y, por último, una capa de salida . Cada capa puede contener una o más neuronas.
Los modelos pueden volverse cada vez más complejos y con una mayor capacidad de abstracción y resolución de problemas al aumentar el número de capas ocultas , el número de neuronas en cualquier capa y / o el número de caminos entre las neuronas. Tenga en cuenta que una mayor posibilidad de sobreajuste también puede ocurrir con una mayor complejidad del modelo.
Redes neuronales:-
Una red neuronal es un sistema de hardware y / o software diseñado después de la operación de neuronas en el cerebro humano. Las redes neuronales, también llamadas redes neuronales artificiales, son una variedad de tecnologías de aprendizaje profundo. Las aplicaciones comerciales de estas tecnologías generalmente se centran en resolver problemas complejos de procesamiento de señales o reconocimiento de patrones. Los ejemplos de aplicaciones comerciales significativas desde 2000 incluyen el reconocimiento de escritura a mano para el procesamiento de cheques, la transcripción de voz a texto, el análisis de datos de exploración de petróleo, la predicción del clima y el reconocimiento facial.
Una red neuronal generalmente involucra una gran cantidad de procesadores que funcionan en paralelo y dispuestos en niveles. El primer nivel recibe la información de entrada sin procesar, análoga a los nervios ópticos en el procesamiento visual humano. Cada nivel sucesivo recibe la salida del nivel que le precede, en lugar de la entrada sin procesar, de la misma manera que las neuronas más alejadas del nervio óptico reciben señales de quienes están más cerca de él. El último nivel produce la salida del sistema.
Cada nodo de procesamiento tiene su propia pequeña esfera de conocimiento, que incluye lo que ha visto y las reglas con las que se programó o desarrolló originalmente. Los niveles están altamente interconectados, lo que significa que cada nodo en el nivel n estará conectado a muchos nodos en el nivel n-1 , sus entradas, y en el nivel n + 1, que proporciona entrada para esos nodos. Puede haber uno o varios nodos en la capa de salida, desde donde se puede leer la respuesta que produce.
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