REDES NEURONALES (ENSAYO)

En este ensayo nos habla de que cerebro sigue siendo un misterio. Y que descubierto algunas “rutas” existentes en él, y se han definido sus partes principales, pero aún no hay un esquema completo y que bioquímica cerebral es un secreto y Se sabe algo acerca del comportamiento electromecánico y cada vez salen a la luz nuevos niveles de complejidad también se habla de una manera muy general de la estructura y función cerebral el cerebro contiene una de vasos sanguíneos que da oxígeno y nutrientes a las neuronas y otros tejidos lo que es el flujo de sangre se conecta al sistema circulatorio por medio de un sistema bastante efectivo; entre el cerebro y la sangre protege o de substancias tóxicas que están en la sangre lo cual el aislamiento se lleva a cabo gracias a los vasos sanguíneos del cerebro y también por medio de una muchas cantidad células que rellenan y dan forma al cerebro la Esta barrera es una protección, pero complica la administración de drogas medicinalesnos habla de que el cerebro consume cerca de 20 watts de energía y es eficiente comparado con una computadora. El funcionamiento de un neurón artificial es simple. Básicamente consiste en aplicar un conjunto de entradas, cada una representando la salida de otro neurón, también a una entrada del medio externo y realizar una suma ponderada con estos valores, y “filtrar” este valor con una función red neuronal de 1 nivel las rna de un nivel o de una capa es el modelo mas simple.Una neurona aislada dispone de poca potencia de cálculo Los nodos se conectan mediante Las neuronas ya que se agrupan formando una estructura llamada capa.los tipos de entrenamiento Esta es una de la partes más ingeniosas y sorprendentes de los sistemas neuronales artificiales la Una red es entrenada de manera que un conjunto de valores de entrada produce la salida deseada. Durante el entrenamiento, los pesos se ajustan gradualmente, hasta encontrar aquellos que generen las salidas deseadas mencionamos que Hay dos tipos de entrenamiento de RNA: entrenamiento supervisado y entrenamiento no supervisado En este tipo de entrenamiento se requiere que cada vector de entrada esté relacionado con una salida deseada representando cada vector y Al par de vectores representando los valores de entrada y salida deseada se le llama el par de entrenamiento bueno Cada vector de entrada se aplica a la red, la correspondiente salida (dada por los pasos de la red) se calcula y se compara con la salida deseada. La diferencia o error se da a la red y los pasos se cambian de acuerdo a algoritmos que minimizan este error. Diferentes vectores de entrenamiento se aplican a la red secuencialmente hasta que el error en el conjunto de aprendizaje es suficientemente pequeño.el percentron es publicado el primer estudio sistemático relacionado con redes neuronales. Propusieron un modelo simple que consiste en un solo neurón, que se muestra en la El neurón calcula la suma de pesos y los substrae de un valor

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