Redes neuronales artificiales

Martín Ortiz Domínguez

doi:10.29057/escs.v12i23.14132

Autores/as

Martín Ortiz Domínguez Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo | Escuela Superior de Ciudad Sahagún | Ciudad Sahagún-Hidalgo | México https://orcid.org/0000-0003-4475-9804

DOI:

https://doi.org/10.29057/escs.v12i23.14132

Palabras clave:

Algoritmos, redes neuronales, aprendizaje automático, neurona biológica

Resumen

Una red neuronal es una solución de software que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para «imitar» las operaciones del cerebro humano. Las redes neuronales procesan los datos de forma más eficiente y ofrecen mejores capacidades de reconocimiento de patrones y resolución de problemas que los ordenadores tradicionales. Las redes neuronales también se conocen como redes neuronales artificiales (RNA) o redes neuronales simuladas (SNN). Las redes neuronales son un subtipo de aprendizaje automático y un elemento esencial de los algoritmos de aprendizaje profundo. Al igual que su funcionalidad, la arquitectura de una red neuronal también se basa en el cerebro humano. Su estructura altamente interconectada le permite imitar los procesos de señalización de las neuronas biológicas. En resumen, este artículo presenta una introducción a las redes neuronales artificiales y también una metodología heurística general para diseñar soluciones RNA de alta calidad a diversos problemas de dominio.

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