Una red neuronal artificial es un sistema de capas interconectadas de neuronas artificiales que actúan como aproximadores de funciones. Cada nodo ejecuta una suma ponderada de sus entradas, aplicada a una función de activación, para transmitir una señal. El aprendizaje ocurre mediante el ajuste iterativo de pesos y sesgos para minimizar una función de pérdida, permitiendo el reconocimiento de patrones complejos. %% [[Gemini 3 Pro]] %% ## Definiciones alternativas - Una red neuronal artificial es un modelo computacional que se inspira en cómo funciona el cerebro humano. Está formada por una serie de nodos o [[Neurona artificial|neuronas artificiales]] interconectadas que procesan información de manera simultánea. Cada nodo recibe datos de entrada, los procesa y envía el resultado a otros nodos. Este sistema permite a las redes neuronales aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones, lo que las hace útiles para tareas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora o la predicción de tendencias. %% [[GPT-4]] %% ## Tipos - [[Red Neuronal Recurrente]] ## Relacionado - [[Entrenamiento de una red neuronal artificial]] - [[Retropropagación]] #Rev/2602 #Tipo/Definición