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Beschreibung
Mindmap von GUILLERMO ANDRES GUETE MUÑOZ, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von GUILLERMO ANDRES GUETE MUÑOZ
vor etwa 3 Jahre
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Redes Neuronales
- Funcion De Transferencia
- Funcion Escalon
- Son un paradigma de aprendizaje y
procesamiento automático inspirado en la
forma en que funciona el sistema nervioso de
los animales. Se trata de un sistema de
interconexión de neuronas que colaboran
entre sí para producir un estímulo de salida.
- Son un paradigma de aprendizaje y
procesamiento automático inspirado en la
forma en que funciona el sistema nervioso de
los animales. Se trata de un sistema de
interconexión de neuronas que colaboran
entre sí para producir un estímulo de salida.
- Sigmoidal
- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
automático inspirado en la forma en que funciona el
sistema nervioso de los animales. Se trata de un
sistema de interconexión de neuronas que colaboran
entre sí para producir un estímulo de salida.
- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
automático inspirado en la forma en que funciona el
sistema nervioso de los animales. Se trata de un
sistema de interconexión de neuronas que colaboran
entre sí para producir un estímulo de salida.
- Funcion Lineal o Mixta
- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
automático inspirado en la forma en que funciona el
sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema
de interconexión de neuronas que colaboran entre sí
para producir un estímulo de salida.
- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
automático inspirado en la forma en que funciona el
sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema
de interconexión de neuronas que colaboran entre sí
para producir un estímulo de salida.
- Funcion Escalon
- Elementos de una
Red
- Funcion de Salida
- Son un paradigma de aprendizaje y
procesamiento automático inspirado en la
forma en que funciona el sistema nervioso
de los animales. Se trata de un sistema de
interconexión de neuronas que colaboran
entre sí para producir un estímulo de salida.
- Son un paradigma de aprendizaje y
procesamiento automático inspirado en la
forma en que funciona el sistema nervioso
de los animales. Se trata de un sistema de
interconexión de neuronas que colaboran
entre sí para producir un estímulo de salida.
- Funcion de Salida
- Estado de
activacion
- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático
inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los
animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas
que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida.
- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático
inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los
animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas
que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida.
- Unidad de proceso
- Son un paradigma de aprendizaje
y procesamiento automático
inspirado en la forma en que
funciona el sistema nervioso de
los animales. Se trata de un
sistema de interconexión de
neuronas que colaboran entre sí
para producir un estímulo de
salida.
- Son un paradigma de aprendizaje
y procesamiento automático
inspirado en la forma en que
funciona el sistema nervioso de
los animales. Se trata de un
sistema de interconexión de
neuronas que colaboran entre sí
para producir un estímulo de
salida.
- Caracteristicas
- Topologia
- La arquitectura de las redes neuronales consiste en la
organización y disposición de las neuronas formando capas
más o menos alejadas de la entrada y salida de la red. En este
sentido, los parámetros fundamentales de la red son: el
número de capas, el número de neuronas por capa, el grado
de conectividad y el tipo de conexiones entre neuronas
- La arquitectura de las redes neuronales consiste en la
organización y disposición de las neuronas formando capas
más o menos alejadas de la entrada y salida de la red. En este
sentido, los parámetros fundamentales de la red son: el
número de capas, el número de neuronas por capa, el grado
de conectividad y el tipo de conexiones entre neuronas
- Mecanismo de Aprendizaje
- Aprendizaje por correcion de error
- La arquitectura de las
redes neuronales consiste
en la organización y
disposición de las
neuronas formando capas
más o menos alejadas de
la entrada y salida de la
red. En este sentido, los
parámetros
fundamentales de la red
son: el número de capas, el
número de neuronas por
capa, el grado de
conectividad y el tipo de
conexiones entre
neuronas
- La arquitectura de las
redes neuronales consiste
en la organización y
disposición de las
neuronas formando capas
más o menos alejadas de
la entrada y salida de la
red. En este sentido, los
parámetros
fundamentales de la red
son: el número de capas, el
número de neuronas por
capa, el grado de
conectividad y el tipo de
conexiones entre
neuronas
- Aprendizaje por
refuerzo
- La arquitectura de las redes neuronales consiste en la
organización y disposición de las neuronas formando capas más o
menos alejadas de la entrada y salida de la red. En este sentido,
los parámetros fundamentales de la red son: el número de capas,
el número de neuronas por capa, el grado de conectividad y el
tipo de conexiones entre neuronas
- La arquitectura de las redes neuronales consiste en la
organización y disposición de las neuronas formando capas más o
menos alejadas de la entrada y salida de la red. En este sentido,
los parámetros fundamentales de la red son: el número de capas,
el número de neuronas por capa, el grado de conectividad y el
tipo de conexiones entre neuronas
- Aprendizaje
estocastico
- La arquitectura de las redes neuronales
consiste en la organización y disposición
de las neuronas formando capas más o
menos alejadas de la entrada y salida de la
red. En este sentido, los parámetros
fundamentales de la red son: el número de
capas, el número de neuronas por capa, el
grado de conectividad y el tipo de
conexiones entre neuronas
- La arquitectura de las redes neuronales
consiste en la organización y disposición
de las neuronas formando capas más o
menos alejadas de la entrada y salida de la
red. En este sentido, los parámetros
fundamentales de la red son: el número de
capas, el número de neuronas por capa, el
grado de conectividad y el tipo de
conexiones entre neuronas
- Aprendizaje por correcion de error
- Tipo de asociacion realizada entre la
informacion de entrada y salida
- La arquitectura de las redes neuronales consiste
en la organización y disposición de las neuronas
formando capas más o menos alejadas de la
entrada y salida de la red. En este sentido, los
parámetros fundamentales de la red son: el
número de capas, el número de neuronas por
capa, el grado de conectividad y el tipo de
conexiones entre neuronas
- La arquitectura de las redes neuronales consiste
en la organización y disposición de las neuronas
formando capas más o menos alejadas de la
entrada y salida de la red. En este sentido, los
parámetros fundamentales de la red son: el
número de capas, el número de neuronas por
capa, el grado de conectividad y el tipo de
conexiones entre neuronas
- Forma de representacion de estas
informacion
- La arquitectura de las redes neuronales consiste en la organización y disposición de
las neuronas formando capas más o menos alejadas de la entrada y salida de la red.
En este sentido, los parámetros fundamentales de la red son: el número de capas, el
número de neuronas por capa, el grado de conectividad y el tipo de conexiones entre
neuronas
- La arquitectura de las redes neuronales consiste en la organización y disposición de
las neuronas formando capas más o menos alejadas de la entrada y salida de la red.
En este sentido, los parámetros fundamentales de la red son: el número de capas, el
número de neuronas por capa, el grado de conectividad y el tipo de conexiones entre
neuronas
- Topologia
- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
automático inspirado en la forma en que funciona
el sistema nervioso de los animales. Se trata de un
sistema de interconexión de neuronas que
colaboran entre sí para producir un estímulo de
salida.
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