¿Para qué sirven las redes neuronales artificiales?
ResumenLas redes neuronales artificiales (RNA) han experimentado una revolución, catalizada por mejores algoritmos de aprendizaje supervisado. Sin embargo, en marcado contraste con los animales jóvenes (incluidos los humanos), el entrenamiento de dichas redes requiere un enorme número de ejemplos etiquetados, lo que lleva a la creencia de que los animales deben depender, en cambio, principalmente del aprendizaje no supervisado. En este artículo sostenemos que la mayor parte del comportamiento animal no es el resultado de algoritmos de aprendizaje inteligentes -supervisados o no supervisados-, sino que está codificado en el genoma. En concreto, los animales nacen con una conectividad cerebral muy estructurada, que les permite aprender muy rápidamente. Como el diagrama de cableado es demasiado complejo para ser especificado explícitamente en el genoma, debe comprimirse a través de un «cuello de botella genómico». El cuello de botella genómico sugiere un camino hacia las RNA capaces de aprender rápidamente.
Nat Commun 10, 3770 (2019). https://doi.org/10.1038/s41467-019-11786-6Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard
¿Qué es una red neuronal artificial y cómo aprende?
Las redes neuronales, también conocidas como redes neuronales artificiales (RNA) o redes neuronales simuladas (SNN), son un subconjunto del aprendizaje automático y están en el centro de los algoritmos de aprendizaje profundo. Su nombre y estructura se inspiran en el cerebro humano, imitando la forma en que las neuronas biológicas se comunican entre sí.
¿Cómo aprende una neurona artificial?
Cada neurona tiene conexiones de entrada y de salida. Estas conexiones simulan el comportamiento de las sinapsis en el cerebro. Del mismo modo que las sinapsis del cerebro transfieren la señal de una neurona a otra, las conexiones transmiten información entre las neuronas artificiales.
¿Pueden aprender las redes neuronales?
Dicho esto, sí, una red neuronal puede «aprender» de la experiencia. De hecho, la aplicación más común de las redes neuronales es «entrenar» a una red neuronal para que produzca un patrón específico como salida cuando se le presenta un patrón determinado como entrada.
Para el aprendizaje las redes neuronales artificiales modifican la
Aunque el aprendizaje automático y las redes neuronales se mencionan a menudo al mismo tiempo, no son exactamente lo mismo. A continuación, repasaremos todo lo que necesita saber para empezar a utilizar las redes neuronales para sus problemas empresariales más acuciantes.
En sentido estricto, una red neuronal (también llamada «red neuronal artificial») es un tipo de modelo de aprendizaje automático que suele utilizarse en el aprendizaje supervisado. Al enlazar muchos nodos diferentes, cada uno de los cuales es responsable de un cálculo sencillo, las redes neuronales intentan formar un paralelismo aproximado al modo en que funcionan las neuronas en el cerebro humano.
La idea de las redes neuronales nació en los años 50 con el algoritmo del perceptrón. Un perceptrón es un modelo simplificado de una neurona humana que acepta una entrada y realiza un cálculo sobre esa entrada. La salida se envía a una función de activación, que decide si la neurona se «dispara» en función del valor de la salida.
Aunque un perceptrón no puede reconocer patrones complicados por sí solo, hay miles, millones o incluso miles de millones de conexiones entre las neuronas de una red neuronal. Esto permite a la red manejar incluso entradas muy complejas.
¿La red neuronal artificial es un aprendizaje automático?
En sentido estricto, una red neuronal (también llamada «red neuronal artificial») es un tipo de modelo de aprendizaje automático que suele utilizarse en el aprendizaje supervisado.
¿Cómo aprenden las redes neuronales artificiales Mcq?
Explicación: Las redes neuronales aprenden mediante el ejemplo. Son más tolerantes a los fallos porque siempre son capaces de responder y los pequeños cambios en la entrada no suelen provocar un cambio en la salida. Debido a su arquitectura paralela, se consiguen altas tasas de cálculo. 8.
¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?
Una red neuronal artificial funciona procesando las señales de entrada a través de toda la red y obteniendo el resultado en la capa de salida. Esto también se conoce como feedforward. El resultado se compara con la verdad del terreno mediante una función.
Cómo aprenden las redes neuronales artificiales mcq
Las redes neuronales, también conocidas como redes neuronales artificiales (RNA) o redes neuronales simuladas (SNN), son un subconjunto del aprendizaje automático y están en el centro de los algoritmos de aprendizaje profundo. Su nombre y estructura se inspiran en el cerebro humano, imitando el modo en que las neuronas biológicas se comunican entre sí.
Las redes neuronales artificiales (RNA) se componen de capas de nodos, que contienen una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada nodo, o neurona artificial, se conecta a otro y tiene un peso y un umbral asociados. Si la salida de cualquier nodo individual está por encima del valor umbral especificado, ese nodo se activa, enviando datos a la siguiente capa de la red. En caso contrario, no se transmiten datos a la siguiente capa de la red.
Una vez determinada la capa de entrada, se asignan los pesos. Estas ponderaciones ayudan a determinar la importancia de cualquier variable, ya que las más grandes contribuyen más significativamente a la salida en comparación con otras entradas. Todas las entradas se multiplican por sus respectivos pesos y se suman. Después, la salida pasa por una función de activación, que determina la salida. Si esa salida supera un umbral determinado, se «dispara» (o activa) el nodo, pasando los datos a la siguiente capa de la red. El resultado es que la salida de un nodo se convierte en la entrada del siguiente. Este proceso de paso de datos de una capa a la siguiente define a esta red neuronal como una red feedforward.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático de las redes neuronales?
Las redes neuronales, como su nombre indica, se basan en las neuronas del cerebro. Utilizan la inteligencia artificial para desenredar y descomponer relaciones extremadamente complejas. Lo que diferencia a las redes neuronales de otros algoritmos de aprendizaje automático es que utilizan una arquitectura inspirada en las neuronas del cerebro.
¿Qué es una red neuronal en inteligencia artificial?
El término «red neuronal artificial» se refiere a un subcampo de la inteligencia artificial inspirado en el cerebro. Una red neuronal artificial suele ser una red computacional basada en las redes neuronales biológicas que construyen la estructura del cerebro humano.
¿Qué tipo de funciones aprenden las redes neuronales?
Al igual que cualquier otro modelo de aprendizaje automático supervisado, las redes neuronales aprenden las relaciones entre las variables de entrada y las de salida. De hecho, incluso podemos ver cómo se relaciona con el modelo más icónico de todos, la regresión lineal.
El «aprendizaje» en una red neuronal se produce durante la retropropagación
Las redes neuronales están generando mucha expectación y, al mismo tiempo, plantean retos a las personas que intentan comprender su funcionamiento. Visualice cómo funcionan las redes neuronales a partir de la experiencia de implementar un proyecto del mundo real.
Las redes neuronales están generando mucho entusiasmo, ya que están demostrando rápidamente ser una forma prometedora y práctica de inteligencia artificial. En Fast Forward Labs, acabamos de terminar un proyecto de investigación y construcción de sistemas que utilizan redes neuronales para el análisis de imágenes, como se muestra en nuestra aplicación de juguete Pictograph. Nuestro informe complementario sobre el aprendizaje profundo explica esta tecnología en profundidad y explora las aplicaciones y oportunidades en todos los sectores.
Para ayudar a entender cómo aprenden las redes neuronales, he construido una visualización de una red a nivel de neuronas, incluyendo animaciones que muestran cómo aprende. Si estás familiarizado con las redes neuronales o quieres seguir el resto del post con una pista visual, consulta la visualización interactiva aquí.
Primero, algunos fundamentos del aprendizaje profundo. Las redes neuronales están compuestas por capas de unidades computacionales (neuronas), con conexiones entre las neuronas de diferentes capas. Estas redes transforman los datos -como los píxeles de una imagen o las palabras de un documento- hasta que pueden clasificarlos como una salida, como nombrar un objeto en una imagen o etiquetar datos de texto no estructurados.