¡Esta es una revisión vieja del documento!
6 - Redes neuronales
Las redes neuronales son un modelo de machine learning inspirado en el funcionamiento de las redes neuronales de los organismos vivos: un conjunto de neuronas conectadas entre sí y que trabajan en conjunto.
Perceptrón
En las redes neuronales de los organismos vivos la unidad básica es la neurona. Se compone de un cuerpo celular que contiene el núcleo, muchas extensiones de conexión llamadas dentritas, y una extensión muy larga denominada axón.
El equivalente a las neuronas en las redes neuronales artificiales es el perceptrón.
Su tarea es hacer una suma ponderada de las entradas (asignándole un peso a cada una de ellas) más una entrada adicional con valor constante igual a 1 (con su peso correspondiente) llamada bias.
La salida del perceptrón es lineal, con lo que se le aplica una función (llamada función de activación) para añadir no linealidad al resultado.
El aprendizaje profundo (deep learning) es un caso particular de red neuronal. Se trata de conectar varias capas de neuronas entre sí (cada una de las cuales puede tener diferente número de neuronas).