Conceptos básicos

Cada red neuronal esta compuesta de un numero de componentes (Capas) conectadas juntas por conexiones (sinapsis). Dependiendo de como estos componentes son conectados, varias arquitecturas de redes neuronales pueden ser creadas (Feed Forward, Recurrent, etc).

 

Una red neuronal Feed Forward esta compuesta de un numero de capas consecutivas, cada una conectada a la siguiente por una sinapsis. En una red neuronal Feed Forward Recurrent las conexiones de una capa a la anterior no son permitidas.

 

La anterior figura es un ejemplo de red neuronal Feed Forward con dos capas totalmente conectadas con sinapsis. Cada capa esta compuesta de un cierto numero de neuronas, cada una de las cuales tienen las mismas características (función de transferencia, tasa de aprendizaje, etc).

 

Una red neuronal construida con Joone puede estar compuesta de cualquier numero de capas pertenecientes a diferentes tipologías (Linear, Sigmoid, etc).

 

Cada capa procesa su señal de entrada aplicando una función de transferencia y enviando el patrón resultante a la sinapsis que lo conecta a la siguiente capa.

Así una red neuronal puede procesar un patrón de entrada, transfiriéndolo desde su capa de entrada hacia la capa de salida.

 

 

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