Red Neuronal artificial

ELEMENTOS BÁSICOS DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL

Fig. 1. Elementos básicos de una neurona artificial

Fuente: Introducción a las redes neuronales.

ENTRADAS. Estas capas reciben la información desde el exterior como son: Entradas Wj a la neurona.

PESOS Normalmente una neurona recibe muchas y múltiples entradas simultáneas. Cada entrada tiene su propio peso relativo el cual proporciona la importancia de la entrada dentro de la función de agregación de la neurona. Estos pesos realizan la misma función que realizan las fuerzas sinápticas de las neuronas biológicas. En ambos casos, algunas entradas son más importantes que otras de manera que tienen mayor efecto sobre el procesamiento de la neurona al combinarse para producir la respuesta neuronal.

Los pesos son coeficientes que pueden adaptarse dentro de la red que determinan la intensidad de la señal de entrada registrada por la neurona artificial. Ellos son la medida de la fuerza de una conexión de entrada. Estas fuerzas pueden ser modificadas en respuesta de los ejemplos de entrenamiento de acuerdo a la topología específica o debido a las reglas de entrenamiento.

SALIDAS: Cada elemento de procesamiento tiene permitido una única salida yi(t) que puede estar asociada con un número elevado de otras neuronas. Normalmente, la salida es directamente equivalente al valor resultante de la función de activación.

yi(t)=Fi(ai(t))=ai(t)

Algunas topologías de redes neuronales, sin embargo, modifican el valor de la función de transferencia para incorporar un factor de competitividad entre neuronas que sean vecinas. Las neuronas tienen permitidas competir entre ellas, inhibiendo a otras neuronas a menos que tengan una gran fortaleza.

En el siguiente post se describiran las funciones que forman parte de los Elementos de la Red Neuronal: La Función de Propagación, Función de Activación y la Función de Salida.

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