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Referencias

[1] Saavedra C., Izaurieta F., "Redes Neuronales Artificiales", Departamento de Física de la Universidad de Concepción", 2018



[2] Ruíz C., Basualdo M., "Redes Neuronales: conceptos básicos y aplicaciones", Universidad Tecnolólogica Nacional, 2010.



[3]  Piccinini, G., Bahar, S., "Neural Computation and the Computational Theory of Cognition", Cognitive Science, pp. 453–488, 2013.

[4] Sutskever I., Vinyals O., Quoc V. Le., "Sequence to Sequence Learning with Neural Networks", Advances in Neural Information Processing Systems, 2014.
[5] Bahdanau D., Kyunghyun C., Bengio Y., "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate" International Conference on Learning Representations, 2015.

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Redes Neuronales

Las  redes neuronales artificiales  están basadas en el funcionamiento de las redes de neuronas biológicas. Las neuronas que todos tenemos en nuestro cerebro están compuestas de dendritas, el soma y el axón: Las dendritas se encargan de captar los impulsos nerviosos que emiten otras neuronas. Estos impulsos, se procesan en el soma y se transmiten a través del axón que emite un impulso nervioso hacia las neuronas contiguas.  Figura 1. Neurona y sus partes. ¿Qué es una red neuronal en Inteligencia Artificial? A nivel esquemático, una  neurona artificial  se representa del siguiente modo: Figura 2. Representación de una neurona artificial. En el caso de las neuronas artificiales, la suma de las entradas multiplicadas por sus pesos asociados determina el “impulso nervioso” que recibe la neurona. Este valor, se procesa en el interior de la célula mediante una función de activación que devuelve un valor que se envía como salida de la neurona. ...
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