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Red neuronal artificial

Red neuronal artificialvon Vinod Patil Sie sparen 15% des UVP sparen 15%
Über Red neuronal artificial

Una red neuronal artificial (RNA) es un paradigma de procesamiento de información que se inspira en la forma en que los sistemas nerviosos biológicos, como el cerebro, procesan la información. El elemento clave de este paradigma es la novedosa estructura del sistema de procesamiento de la información. Está compuesto por un gran número de elementos de procesamiento altamente interconectados (neuronas) que trabajan al unísono para resolver problemas específicos. Las RNA, al igual que las personas, aprenden mediante el ejemplo. Una RNA se configura para una aplicación específica, como el reconocimiento de patrones o la clasificación de datos, mediante un proceso de aprendizaje. El aprendizaje en los sistemas biológicos implica ajustes en las conexiones sinápticas que existen entre las neuronas. Esto también es cierto para las RNA. Las simulaciones de redes neuronales parecen ser un desarrollo reciente. Sin embargo, este campo se estableció antes de la llegada de los ordenadores y ha sobrevivido a varias épocas. Muchos avances importantes se han visto impulsados por el uso de emulaciones informáticas de bajo coste.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786204627786
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 56
  • Veröffentlicht:
  • 26. April 2022
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 102 g.
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Beschreibung von Red neuronal artificial

Una red neuronal artificial (RNA) es un paradigma de procesamiento de información que se inspira en la forma en que los sistemas nerviosos biológicos, como el cerebro, procesan la información. El elemento clave de este paradigma es la novedosa estructura del sistema de procesamiento de la información. Está compuesto por un gran número de elementos de procesamiento altamente interconectados (neuronas) que trabajan al unísono para resolver problemas específicos. Las RNA, al igual que las personas, aprenden mediante el ejemplo. Una RNA se configura para una aplicación específica, como el reconocimiento de patrones o la clasificación de datos, mediante un proceso de aprendizaje. El aprendizaje en los sistemas biológicos implica ajustes en las conexiones sinápticas que existen entre las neuronas. Esto también es cierto para las RNA. Las simulaciones de redes neuronales parecen ser un desarrollo reciente. Sin embargo, este campo se estableció antes de la llegada de los ordenadores y ha sobrevivido a varias épocas. Muchos avances importantes se han visto impulsados por el uso de emulaciones informáticas de bajo coste.

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