Red neuronal

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Red neuronal artificial. Red de reconocimiento de patrones que se usa para dividir datos en clases (ver clasificación). La red consta de tres capas de nodos (capas de entrada, ocultas y de salida) que están interconectadas por neuronas artificiales que desarrollan pesos que aumentan o disminuyen las señales que les sobrevienen. Cada nodo dispara un impulso cuando la suma de sus entradas excede un umbral. Clasificación supervisada implica el uso de un conjunto de entrenamiento (conjunto de aprendizaje) que consiste de ejemplos de entrada y salidas correspondientes para ‘‘entrenar’’ la red. Entrenamiento implica ajustar el peso de las neuronas artificiales para que se logren los resultados deseados. Clasificación no supervisada busca encontrar las clases naturales en las que los datos pueden subdividirse. Útil para la clasificación de conjuntos de datos no lineales, estadísticos, grandes, poco entendidos.