Lexicon Redes Neuronales

Fundamentos de Redes Neuronales Artificiales

Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están formadas por neuronas artificiales interconectadas que procesan información y aprenden patrones a partir de datos.

Las redes neuronales constituyen la base del aprendizaje profundo, una de las áreas más importantes de la inteligencia artificial moderna. Gracias a estas arquitecturas, los sistemas de IA pueden realizar tareas complejas como reconocimiento de imágenes, generación de texto y traducción automática.

En esta sección del lexicón se exploran los componentes fundamentales que permiten construir y comprender las redes neuronales modernas.

Conceptos incluidos

• Red neuronal artificial
• Neurona artificial
• Perceptrón
• Perceptrón multicapa
• Capas neuronales
• Capa de entrada
• Capa oculta
• Capa de salida
• Pesos sinápticos
• Sesgo neuronal
• Propagación hacia adelante
• Retropropagación
• Arquitectura de red neuronal
• Redes neuronales profundas
• Redes neuronales densas
• Redes neuronales feedforward
• Conexiones neuronales
• Entrenamiento de redes neuronales
• Inferencia en redes neuronales
• Parámetros del modelo
• Hiperparámetros del modelo