-. Las Redes-Neuronales artificiales son un modelo computacional. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas Neuronas-Artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida.
Nota: (Las Redes-Neuronales son una rama de la investigación informática, de la neuroinformática. Existen muchos tipos diferentes de Artificial-Neural-Networks y cada uno ofrece diferentes posibilidades para procesar la información). Claves-Redes-Neuronales ...
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Nota: (Las Neuronas-Artificiales pretenden imitar las funciones de las neuronas biológicas. Esta tecnología se pretende que dentro de unos años se pueda empezar a utilizar en en todos los ámbitos ...
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Nota: (La Artificial-Neuronal-Network (ANN) & Redes-Neuronales-Artificiales (RNA), son redes de neuronas artificiales . Son objeto de investigación en neuroinformática y representan una rama de la inteligencia artificial) . ANN & ...
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Nota: (Una red-neuronal-artificial es un grupo interconectado de neuronas artificiales que utiliza un modelo matemático o computacional para el procesamiento de información basado en un enfoque conexionista de la computación, ...
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Nota: (Clasificar las Artificial-Neuronal-Network (ANN) & (RNA); existen diferentes clasificaciones que separan las redes neuronales en torno a su número de capas, tipos de conexiones o grado de las conexiones ...
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Nota: (Los Perceptron-Multilayer MLP se inspiraron inicialmente en Perceptron , un algoritmo de aprendizaje automático supervisado para la clasificación binaria. El Perceptron solo era capaz de manejar datos linealmente separables, ...
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Nota: (Las Redes-Neuronales-Convolucionales CNN es un algoritmo de Deep-Learning que está diseñado para trabajar con imágenes, tomando estas como input, asignándole Pesos a ciertos elementos en la imagen para así ...
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Nota: (Las Recurrent-Neural-Network (RNN) son una clase muy útiles para modelar datos de secuencia. La Red-Neuronal-Recurrente (RNN) tiene un comportamiento similar al funcionamiento de los cerebros humanos. Las Recurrent-Neural-Network (RNN) ...
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Nota: (Las Red-Generativa-Antagónica (GAN) son arquitecturas de algoritmos de Inteligencia-Artificial que constan de dos Redes-Neuronales en fretadas un Generador y un Discriminador en una especie de competición mutua entre las ...
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Nota: (Las Redes-Base-Radial (RBF) son un tipo de redes de neuronas artificiales que calculan la salida de la función en función de la distancia a un punto denominado centro. La ...
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Perceptro-Multi-Capa (MLP) el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). -. Si definimos a Keras en Deep-Learning como una librería ...
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Convolucional (CNN) el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). -. Keras es una librería muy recomendada dentro del mundo ...
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Nota: (Creación con Frameworks-Kera de una Red-Neuronal-Recurrente RNN el cual lo generaremos con la herramienta el la nube como Google-Colaboratory). Network-Neuronal-Recurrente-RNN (Keras) -. Recapitulemos sobre las Red-Neuronal-Recurrente RNN donde las ...
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Nota: (Keras-Applications: son módulo de aplicaciones de el Frameworks de Deep-Learning de API-Keras. Nos proporciona definiciones de Modelos y Pesos preentrenados para varias arquitecturas en este caso usaremos el Modelo-EfficientNet) ...
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Nota: (En este post se trataremos una red CNN-ConvNet, en la cual veremos todos los Procesos a seguir desde el Dataset a los resultados de salida). Arquitectura de los Procesos ...
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