NN50.DLL 5.0
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acerca de NN50.DLL
Las Redes Neuronales Artificiales son paradigmas computacionales que implementan modelos simplificados de sus contrapartes biológicas, redes neuronales biológicas. Las redes neuronales biológicas son los conjuntos locales de las neuronas y sus conexiones de dendrita que forman el cerebro. La implementación de redes neuronales para cálculos similares al cerebro como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, el control motor y muchos otros es posible gracias a la llegada de las computadoras a gran escala a finales de los años 1950. Las computadoras convencionales se basan en programas que resuelven un problema mediante una serie predeterminada de pasos, llamados algoritmos. Estos programas están controlados por una unidad de procesamiento central única y compleja, y almacenan información en ubicaciones específicas de la memoria. Las redes neuronales artificiales utilizan representaciones y transformaciones altamente distribuidas que operan en paralelo, han distribuido el control a través de muchas neuronas altamente interconectadas y almacenan su información en conexiones de fuerza variable llamadas sinapsis al igual que un cerebro humano. Para entrenar una red neuronal debe tener un conjunto de datos que contenga parámetros de muestra que correspondan a los resultados. Los datos utilizados para el entrenamiento se obtienen generalmente utilizando datos históricos en los que se conocen los resultados. También puede entrenar una red neuronal creando problemas y respuestas de muestra. Una vez completado el proceso de entrenamiento, la red neuronal podrá predecir las respuestas cuando se procesen nuevas entradas.