24 Questions
La unidad básica de una red neuronal es el []
perceptrón
Una neurona computacional tiene una [] de ______
entrada
La función de activación determina la [] de la neurona
salida
Las ______ artificiales se basan en los conceptos de []
neuronas
La capa de entrada tiene un número de [] igual a la longitud de los datos de entrada
neurones
La regla de aprendizaje del [] fue propuesta por Frank Rosenblatt
perceptrón
Las redes neuronales artificiales consisten en una serie de ______ interconectados que reciben información, la procesan y producen una salida.
nodos
Dichos ______, conocidos como neuronas artificiales, pueden ser ajustados para optimizar la salida de la red.
nodos
La clasificación de sonidos respiratorios se utiliza en ______.
ANN
Una neurona es una célula componente principal del ______ sistema nervioso.
sistema
Las neuronas están especializadas en la recepción de ______ y conducción del impulso nervioso entre ellas.
estímulos
La excitabilidad eléctrica de la membrana plasmática permite que la neurona transmita información a través de ______ químicas y eléctricas.
señales
En una red neuronal feedforward, la información fluye en una sola dirección, desde la capa de ______ hasta la capa de salida.
entrada
Las redes neuronales recurrentes (RNN) son un tipo de red neuronal que tiene conexiones ______ entre las neuronas.
retroalimentadas
La retroalimentación en las redes neuronales recurrentes permite que la red neuronal tenga una “______” de los datos de entrada anteriores.
memoria
Las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de red neuronal que se utiliza principalmente para el ______ de imágenes y videos.
procesamiento
En una red neuronal convolucional, las neuronas están organizadas en capas ______, donde cada neurona está conectada solo a una región local de la capa anterior.
convolucionales
Al entrenar un modelo, el objetivo es que el ______ disminuya.
error
Las redes neuronales utilizan la función de ______ para modelar relaciones no lineales en los datos
activación
La función sigmoide tiene una forma de «S» y su rango de salida está entre ______ y 1
0
La función ReLU es la función de activación más utilizada en las redes neuronales ______
modernas
La función de activación ReLU proporciona un valor cero verdadero para las entradas ______
negativas
La función tanh tiene un rango de salida entre ______ y 1
-1
La función sigmoide se utiliza normalmente en problemas de ______ binaria
clasificación
Aprende a analizar estadísticamente con redes neuronales artificiales, que consisten en nodos interconectados que procesan información y producen una salida. Descubre cómo estas redes pueden aprender y adaptarse a diferentes tipos de entradas. Conoce las aplicaciones de las redes neuronales.
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