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# Red neuronal Artificial ## ¿Qué es una red neuronal artificial? Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos computacionales inspirados en la estructura y función de las redes neuronales biológicas en el cerebro humano. Están diseñadas para aprender y reconocer patrones en los datos, lo q...

# Red neuronal Artificial ## ¿Qué es una red neuronal artificial? Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos computacionales inspirados en la estructura y función de las redes neuronales biológicas en el cerebro humano. Están diseñadas para aprender y reconocer patrones en los datos, lo que las hace útiles en una variedad de aplicaciones, como clasificación, regresión, reconocimiento de patrones y toma de decisiones. ### Componentes básicos de una RNA 1. **Neuronas (Nodos):** Son las unidades básicas de procesamiento en una RNA. Cada neurona recibe una o más entradas, realiza un procesamiento y produce una salida. 2. **Conexiones (Aristas):** Las neuronas están conectadas entre sí a través de conexiones ponderadas. El peso de una conexión determina la fuerza de la señal que se transmite entre las neuronas. 3. **Función de activación:** Cada neurona aplica una función de activación a la suma ponderada de sus entradas para producir una salida. Algunas funciones de activación comunes incluyen la función sigmoide, la función ReLU (Rectified Linear Unit) y la función tangente hiperbólica (tanh). 4. **Capas:** Las neuronas se organizan en capas. Una RNA típica tiene una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida * **Capa de entrada:** Recibe los datos de entrada. * **Capas ocultas:** Realizan el procesamiento intermedio de los datos. * **Capa de salida:** Produce el resultado final de la red. ### Arquitectura de una RNA La arquitectura de una RNA se refiere a la forma en que las neuronas están organizadas y conectadas entre sí. Algunas arquitecturas comunes incluyen: * **Redes feedforward:** Las conexiones fluyen en una sola dirección, desde la capa de entrada hasta la capa de salida. No hay ciclos ni retroalimentación. * **Redes recurrentes:** Contienen conexiones que forman ciclos, lo que permite que la red mantenga un estado interno y procese secuencias de datos. ### Proceso de aprendizaje El aprendizaje en una RNA implica ajustar los pesos de las conexiones para que la red pueda realizar una tarea específica. Esto se hace mediante algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, que ajustan los pesos iterativamente para minimizar una función de pérdida que mide la diferencia entre las salidas de la red y las salidas deseadas. ### Ejemplo de una RNA simple A continuación, se muestra un ejemplo de una red neuronal feedforward simple con una capa oculta: #### Capa de entrada $x_1, x_2,..., x_n$ (n entradas) #### Capa oculta $h_1 = f(\sum_{i=1}^{n} w_{i1}x_i + b_1)$ $h_2 = f(\sum_{i=1}^{n} w_{i2}x_i + b_2)$ $...$ $h_m = f(\sum_{i=1}^{n} w_{im}x_i + b_m)$ Donde: * $w_{ij}$ son los pesos de las conexiones entre la capa de entrada y la capa oculta. * $b_j$ son los sesgos (biases) de las neuronas en la capa oculta. * $f$ es la función de activación. #### Capa de salida $y = g(\sum_{j=1}^{m} v_jh_j + c)$ Donde: * $v_j$ son los pesos de las conexiones entre la capa oculta y la capa de salida. * $c$ es el sesgo de la neurona en la capa de salida. * $g$ es la función de activación. **En resumen:** Una red neuronal artificial es un modelo poderoso para el aprendizaje automático que se basa en la estructura del cerebro humano. Su capacidad para aprender de los datos la hace valiosa en una amplia gama de aplicaciones.