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Glosario Terminología Informática

neural network architecture

0 arquitectura de red neuronal
Las redes neuronales artificiales están compuestas por un conjunto de capas, con un mínimo de tres capas, llamadas capa de entrada, capa oculta y capa de salida. Cada capa consta de uno o más nodos o neuronas. Las líneas entre los nodos indican el flujo de información de un nodo al siguiente. La información fluye sólo desde la entrada a la salida. Otros tipos de redes neuronales tienen conexiones más complejas, como las vías de retroalimentación.
Los nodos de la capa de entrada son pasivos, no modifican los datos. Reciben un único valor en su entrada, y duplican el valor a sus múltiples salidas. En comparación, los nodos de la capa oculta y de salida están activos, esto significa que modifican los datos. Cada valor de la capa de entrada se duplica y se envía a todos los nodos ocultos. Los valores que entran en un nodo oculto se ponderan y antes de salir del nodo, su resultado pasa a través de una función matemática no lineal que limita la salida del nodo entre 0 y 1.
Las redes neuronales pueden tener cualquier número de capas y cualquier número de nodos por capa. La mayoría de las aplicaciones utilizan la estructura de tres capas con un máximo de unos pocos cientos de nodos de entrada. La capa oculta suele tener aproximadamente un 10% del tamaño de la capa de entrada. En el caso de la detección de objetivo, la capa de salida sólo necesita un nodo único. La salida de este nodo depende de un umbral para proporcionar una indicación de la presencia o ausencia del objetivo en los datos de entrada.
2018-01-12