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realizată de Emmanuel Molina 6 ani în urmă

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Las neuronas artificiales son elementos de cómputo adaptativo que dividen el plano en dos secciones: una en la que su salida está activada y otra en la que permanece inactiva. Propuestas inicialmente en los años 40 por Warren McCulloch y Walter Pitts, estas neuronas funcionan de manera binaria, encendiéndose o apagándose según las entradas recibidas.

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Neurona Artificial

Entrenamiento

Se resume a determinar el factor o peso por el que cada entrada debe multiplicarse, para que al sumarse produzcan la salida adecuada

Geometricamente, divide el plano o hiperplano en dos secciones

Otra de sus salidas está inactiva
Una de ellas donde su salida está activada

Simulan el proceso de aprendizaje

Primer propuesta en los 40's por Warren McCulloch y Walter Pitts

El modelo básico sugería la activación de la salida de acuerdo a sus entradas
Era un sistema binario, encendido y apagado

La unión de dos o más neuronas se le llama Red Neuronal

Son muy útiles en problemas como los de visión artificial y reconocimiento de caracteres

Es un elemento de cómputo adaptivo

De acuerdo a un conjunto de experiencia, es capaz de establecer los pesos adecuados para que su umbral se active o no

Modelos modernos

Incluyen heurísticas probabilísticas, geométricas y logarítmicas para modificar el umbral de activación.