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Redes neuronales

Última actualización el lunes, 29 de abril de 2024.

Definición:

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Las redes neuronales son estructuras computacionales inspiradas en el funcionamiento del cerebro, compuestas por nodos interconectados que trabajan en conjunto para procesar información y realizar tareas de aprendizaje automático.

Redes Neuronales: Un Enfoque Revolucionario en Ciencia Cognitiva

Las redes neuronales son un concepto central en el campo de la Ciencia Cognitiva y la Lingüística Cognitiva, que ha transformado la manera en que comprendemos el funcionamiento del cerebro humano y la inteligencia artificial.

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en la estructura y funcionamiento del sistema nervioso humano. Están compuestas por nodos, que simulan a las neuronas, y conexiones entre estos nodos, que simulan las sinapsis.

Funcionamiento de las redes neuronales

Al igual que en el cerebro humano, en las redes neuronales artificiales cada nodo recibe señales de entrada, las procesa y produce una señal de salida. Estas señales se propagan a lo largo de la red, permitiendo realizar tareas como reconocimiento de patrones, clasificación de datos, y toma de decisiones automatizadas.

Aplicaciones de las redes neuronales

Las redes neuronales tienen una amplia gama de aplicaciones en campos como el procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, predicción de mercado, diagnóstico médico, entre otros. Su capacidad para aprender de manera autónoma a partir de ejemplos los hace herramientas poderosas en la era digital.

En resumen,

Las redes neuronales representan un enfoque revolucionario en la Ciencia Cognitiva, permitiendo simular el funcionamiento del cerebro y desarrollar sistemas inteligentes capaces de aprender y adaptarse a entornos complejos.

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