¿Cuál es el alcance de las funciones de las redes neuronales?
El alcance de las 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.
¿Por qué las redes neuronales no existen en la actualidad?
Pese a que en la actualidad se ha popularizado su uso, las redes neuronales existen desde la década de 1950. Sin embargo, la poca potencia de los equipos de aquella época y la inexistencia de algoritmos que permitiesen a las redes aprender de forma eficiente provoco que estas dejasen de usarse.
¿Qué son las redes neuronales profundas?
Las redes neuronales profundas son un concepto que constituye la principal arquitectura tecnológica usada en los modelos de Aprendizaje Profundo. Estas estructuras no se pueden comprender sin entender la idea general de las redes neuronales artificiales, fundamentales para la Inteligencia Artificial.
¿Cuál es la función de las neuronas de la red?
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.
¿Cuáles fueron las consecuencias de la evolución de las redes neuronales?
En esta segunda parte de la evolución de las redes neuronales veremos qué consecuencias tuvieron en el campo de la investigación, y de cómo a partir de los años 80 hubo un gran auge en el mundo de la Inteligencia Artificial. En cambio, durante finales de los 70 y principios de los 80 encontramos muy poco movimiento.
¿Cómo entrenar una red neuronal?
Para conseguir que una red neuronal realice las funciones deseadas, es necesario entrenarla. El entrenamiento de una red neuronal se realiza modificando los pesos de sus neuronas para que consiga extraer los resultados deseados.
