NEURONA ARTIFICIAL

DEFINICIÓN
1. Es la que intenta mimetizar las características más importantes de la neurona biológica, siendo esta el elemento básico de procesamiento de la red neuronal artificial
2. El funcionamiento de una neurona artificial, básicamente consiste en aplicar un conjunto de entradas, cada una representando la salida de otra neurona, o una entrada del medio externo, realizar una suma ponderada con estos valores, y "filtrar" este valor a través de una función matemática llamada función de activación
3. El cuerpo de la neurona es a menudo representado por la suma ponderada de las entradas, seguida por una función lineal o no lineal, llamada función de activación que usa los valores de entrada para determinar la actividad de la neurona. La eficiencia sináptica es representada por los "pesos de interconexión".
SINAPSIS o PESOS DE INTERCONEXION
1. Representan la fuerza de interconexión entre las neuronas, y pueden ser positivos(excitatorios) o negativos(inhibitorios); además pueden ser fijos o adaptables.
2. Las redes con pesos adaptables usan leyes de aprendizaje para ajustar los valores de la fuerza de interconexión. Si la red neuronal usa pesos fijos las tareas a ser ejecutadas deben estar bien definidas.
UN SUMADOR
1. El cual produce la suma ponderada de las entradas de acuerdo a los correspondientes pesos de las conexiones
FUNCIÓN DE ACTIVACIÓN
1. Tiene como misión limitar la amplitud de la salida generada por la neurona.
  1. Existen distintos tipos de redes neuronales con diferentes funciones de activación, pero la estructura interna de la neurona, es común en la mayoría de las redes.
    1. La elección de la función de activación junto con la forma de ponderación determinan las características de la neurona artificial.

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	Erstellt von Juan Soria Quijaite vor mehr als 7 Jahre