Diferencia entre revisiones de «Red neuronal artificial»

# Una [[función de activación]], que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación.

# Una [[función de transferencia]], que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación que queramos darle a dichas salidas. Algunas de las más utilizadas son la [[función sigmoidea]] (para obtener valores en el intervalo [0,1]) y la tangente hiperbólica (para obtener valores en el intervalo [-1,1]).

 

=== Diseño y programación de una RNA ===

 

Por otra parte, en una RNA, además de los pesos y las conexiones, cada neurona tiene asociada una función matemática denominada función de transferencia. Dicha función genera la señal de salida de la neurona a partir de las señales de entrada. La entrada de la función es la suma de todas las señales de entrada por el peso asociado a la conexión de entrada de la señal. Algunos ejemplos de entradas son la [[Función escalón unitario|función escalón de Heaviside]], la lineal o mixta, la [[función sigmoide|sigmoide]] y la [[función gaussiana]], recordando que la función de transferencia es la relación entre la señal de salida y la entrada.

 

== Ventajas ==