BigDataPedia: Redes Neuronales

18 junio, 2020
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Seguimos explicando conceptos en Big Data Magazine, y hoy os traemos algunos datos sobre las redes neuronales.

Recientemente se ha publicado un estudio que habla sobre la necesidad del descanso en las redes neuronales, y es que estás tendrían tanta semejanza con el cerebro humano que también necesitan descansar para tener un buen funcionamiento.

¿Qué son las Redes Neuronales?

«Las redes neuronales son una clase de algoritmos de aprendizaje automático utilizados para modelar patrones complejos en conjuntos de datos utilizando múltiples capas ocultas y funciones de activación no lineal.» explican en Paradigma.

Podemos decir que las redes neuronales son sistemas informáticos que funcionan de forma muy similar a las neuronas en el cerebro humano.

Historia de las Redes Neuronales

 

¿Cómo funcionan?

En el ebook «Machine Learning: 50 conceptos clave» de Paradigma, explican el funcionamiento «toma una entrada, la pasa a través de múltiples capas de neuronas ocultas (funciones más pequeñas con coeficientes únicos que deben aprenderse) y genera una predicción que representa la entrada combinada de todas las neuronas.»

«Las redes neuronales se entrenan de forma iterativa utilizando técnicas de optimización como el descenso de gradiente. Después de cada ciclo de entrenamiento, se calcula una métrica de error basada en la diferencia entre la predicción y el objetivo. Las derivadas de esta métrica de error se calculan y se propagan a través de la red utilizando una técnica llamada retropropagación. Los coeficientes (pesos) de cada neurona se ajustan en función de cuánto contribuyeron al error total. Este proceso se repite iterativamente hasta que el error de red cae por debajo de un umbral aceptable.«

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