Convolucionales
En computación, las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de modelo diseñado para procesar datos con estructura en forma de grilla, como imágenes. Funcionan identificando patrones locales (como bordes, texturas, etc.) a través de operaciones llamadas convoluciones. Sus principales componentes son:
Capas convolucionales: Aplican filtros para detectar características locales.
Capas de pooling (submuestreo): Reducen la dimensionalidad manteniendo la información relevante (ej. MaxPooling).
Capas completamente conectadas (fully connected): Combinan las características detectadas para hacer predicciones.
Ineligencia Artificia
LSTM
Las **LSTM** (Long Short-Term Memory) son un tipo de **red neuronal recurrente** (RNN) diseñadas para manejar secuencias de datos, como texto o series temporales. Superan las limitaciones de las RNN tradicionales al resolver el problema del **desvanecimiento del gradiente**, que dificulta aprender dependencias a largo plazo. Las LSTM utilizan un mecanismo de **memoria** con puertas (entrada, olvido y salida) para recordar información relevante durante largos períodos y olvidar la irrelevante, permitiendo modelar mejor relaciones a largo plazo en los datos.
HECHO POR JUAN JOSÉ Y GONZALO
Inteligencia Artificial
REDES NEURONALES
Perceptrón multicapa
Un perceptrón multicapa (MLP) es una red neuronal artificial utilizada para clasificación y regresión, compuesta por tres tipos de capas:
Capa de entrada: Recibe los datos de entrada, con una neurona por cada característica.
Capas ocultas: Realizan transformaciones no lineales de los datos, permitiendo capturar patrones complejos.
Capa de salida: Genera la salida final, ajustada según el tipo de problema (clasificación o regresión).
El MLP aprende ajustando los pesos de la red mediante el algoritmo de retropropagación, minimizando el error de predicción.
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!
Inteligencia artificial
Juan José Rosales Urieta
Created on November 22, 2024
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Akihabara Connectors Infographic
View
Essential Infographic
View
Practical Infographic
View
Akihabara Infographic
View
Interactive QR Code Generator
View
Witchcraft vertical Infographic
View
Halloween Horizontal Infographic
Explore all templates
Transcript
Convolucionales
En computación, las redes neuronales convolucionales (CNN) son un tipo de modelo diseñado para procesar datos con estructura en forma de grilla, como imágenes. Funcionan identificando patrones locales (como bordes, texturas, etc.) a través de operaciones llamadas convoluciones. Sus principales componentes son: Capas convolucionales: Aplican filtros para detectar características locales. Capas de pooling (submuestreo): Reducen la dimensionalidad manteniendo la información relevante (ej. MaxPooling). Capas completamente conectadas (fully connected): Combinan las características detectadas para hacer predicciones.
Ineligencia Artificia
LSTM
Las **LSTM** (Long Short-Term Memory) son un tipo de **red neuronal recurrente** (RNN) diseñadas para manejar secuencias de datos, como texto o series temporales. Superan las limitaciones de las RNN tradicionales al resolver el problema del **desvanecimiento del gradiente**, que dificulta aprender dependencias a largo plazo. Las LSTM utilizan un mecanismo de **memoria** con puertas (entrada, olvido y salida) para recordar información relevante durante largos períodos y olvidar la irrelevante, permitiendo modelar mejor relaciones a largo plazo en los datos.
HECHO POR JUAN JOSÉ Y GONZALO
Inteligencia Artificial
REDES NEURONALES
Perceptrón multicapa
Un perceptrón multicapa (MLP) es una red neuronal artificial utilizada para clasificación y regresión, compuesta por tres tipos de capas: Capa de entrada: Recibe los datos de entrada, con una neurona por cada característica. Capas ocultas: Realizan transformaciones no lineales de los datos, permitiendo capturar patrones complejos. Capa de salida: Genera la salida final, ajustada según el tipo de problema (clasificación o regresión). El MLP aprende ajustando los pesos de la red mediante el algoritmo de retropropagación, minimizando el error de predicción.
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!
¿Tienes una idea?
Plásmala en una ventana interactiva. Crea una nueva capa con todas las funcionalidades de Genially. Incluye texto, imágenes, vídeos, tablas, PDFs… ¡Incluso preguntas interactivas!
¡QUIZ!