¿Qué son las redes neuronales profundas?
Una red neuronal profunda (DNN) es una red neuronal artificial (ANN) con varias capas ocultas entre las capas de entrada y salida. Las redes neuronales se utilizan ampliamente en el aprendizaje supervisado y en los problemas de aprendizaje por refuerzo. Estas redes se basan en un conjunto de capas conectadas entre sí.
¿Qué es CNN en inteligencia artificial?
A una de las clases más potentes de sistemas de inteligencia artificial (IA), las redes neuronales convolucionales (el acrónimo en inglés es CNN), se la puede entrenar para que realice una serie de tareas complejas mejor que las personas: de reconocer un cáncer en imágenes clínicas a jugar una partida de Go.
¿Qué es una red neuronal?
Una red neuronal es un modelo de computación cuya estructura de capas se asemeja a la estructura interconectada de las neuronas en el cerebro, con capas de nodos conectados. Una red neuronal puede aprender de los datos, de manera que se puede entrenar para que reconozca patrones, clasifique datos y pronostique eventos futuros.
¿Qué es una red neuronal convolucional?
Una red neuronal convolucional se entrena con cientos, miles o incluso millones de imágenes. Cuando se trabaja con grandes cantidades de datos y arquitecturas de red complejas, las GPU pueden acelerar significativamente el tiempo de procesamiento para entrenar un modelo.
¿Cuáles son los diferentes tipos de aplicaciones de red neuronal?
Cada aplicación de red neuronal es única, pero el desarrollo de la red suele implicar los pasos siguientes: MATLAB y Deep Learning Toolbox proporcionan funciones de línea de comandos y apps para crear, entrenar y simular redes neuronales superficiales.
¿Qué son las redes neuronales superficiales?
Las redes neuronales que operan en dos o tres capas de neuronas conectadas se conocen como redes neuronales superficiales. Las redes de deep learning pueden tener muchas capas, incluso cientos de ellas. Ambas son técnicas de machine learning que aprenden directamente de los datos introducidos.
