Las redes neuronales artificiales son la base de la inteligencia artificial. Estas redes son similares y se basan en el modelo de red neuronal de nuestro cerebro. Sin embargo, el sistema todavía no puede competir con el cerebro humano como podemos imaginar, inspirar y usar el sentido común que los sistemas no pueden. En este artículo, intentaremos comprender el concepto de redes neuronales artificiales. Esto significa aprender cómo los sistemas avanzados utilizan las redes neuronales artificiales para encontrar soluciones a los errores y aprender de forma independiente.

Redes Neurales Artificiales

La funcionalidad y los componentes de las redes neuronales artificiales son los mismos. Así como nuestros cerebros usan las redes neuronales para aprender de los errores, las redes neuronales artificiales también consisten en capas de entrada y salida. Las neuronas contienen una capa oculta que transmite la entrada a la salida, encontrando el patrón complejo y convirtiéndolo en algo que la salida pueda utilizar. Cuando una neurona hace una conjetura o una decisión, se transfiere a las otras neuronas con la información completa para que la neurona pueda corregir la salida del primer neutrón y aprender nuevas soluciones. En el aprendizaje profundo, las redes neuronales artificiales consisten en tres a diez capas ocultas que aumentan la precisión.

Tipos de redes neuronales artificiales

Las diferentes redes neuronales artificiales son únicas debido a la capacidad de resolver errores con diferentes niveles de complejidad. Por ejemplo, la red más utilizada es la red neuronal de avance que transmite información en una sola dirección. Sin embargo, una red neuronal recurrente es otra opción muy popular. Estas redes neuronales transmiten información en varias direcciones. Supongamos que desea realizar tareas complejas como el reconocimiento del lenguaje o el aprendizaje de la escritura. En ese caso, puede utilizar estas redes neuronales artificiales porque pueden mostrar más capacidades de aprendizaje en poco tiempo.

Cómo funcionan las redes neuronales artificiales

Los neurocientíficos cognitivos pasan mucho tiempo entendiendo cómo funcionan las redes neuronales humanas. Siguen el mismo patrón de cómo nuestro cerebro está bien desarrollado e interconectado en la búsqueda de soluciones y el aprendizaje. Observan la disposición de las neuronas en nuestro cerebro en jerarquía y procesan diferentes tipos de información. Por ejemplo, cuando la entrada recibe alguna información que el cerebro considera que cambia, entonces se transfiere a las neuronas de mayor peso. Esto significa que la información se divide en varias conexiones de menor peso de las neuronas en varios trozos. Cada neurona procesa diferente información del mismo error y comparte la información con el nivel superior de las neuronas para un procesamiento más complejo.

Las redes neuronales artificiales realizan su proceso a través de varias capas de representación matemática para que la información tenga cierta lógica. Los datos que la red utilizará para aprender se transfieren a la entrada de una de las millones de neuronas artificiales. Estas neuronas son unidades y tienen una disposición en capas. Casi todas las neuronas se conectan con las otras neuronas. La conexión es ponderada, lo que define qué neurona recibirá la información. Una vez que la entrada recibe los datos, transfiere la información a la unidad oculta, convirtiendo los datos para utilizarlos. Cuando los datos viajan a través de las neuronas, cada unidad oculta en la neurona seguirá resolviendo el error. Así es como funciona el proceso de aprendizaje.

Proceso de aprendizaje de las redes neuronales artificiales

La información que recibe la red neural artificial es abundante. Estos conjuntos de información son el conjunto de entrenamiento. Si quieres que el programa reconozca la diferencia entre un coche y un autobús, compartirás numerosas imágenes de un coche para que el sistema empiece a aprender y reconocer cómo son los coches para futuras referencias.

Cuando la máquina está en el proceso de aprendizaje, la salida comparará el resultado de la máquina con la descripción o la fuente que usted proporcione. Si la salida es diferente, la máquina utilizará un algoritmo de retropropagación y ajustará lo que aprende. Así que el sistema compartirá la entrada, y las capas ocultas ajustarán la información a través de ecuaciones matemáticas. La salida recibirá entonces la información, comparará el resultado con la fuente y lo transferirá a diferentes neuronas hasta que la información sea correcta. Este proceso es un aprendizaje profundo. Es por eso que los sistemas son más inteligentes es reconocer.

Los componentes de las redes neuronales artificiales

  1. Capa de entrada

La entrada es un nodo que recoge la información del exterior en la neurona. Ayudan a transmitir la información a la capa oculta para el proceso de aprendizaje.

  1. Capa oculta

La capa oculta transforma los datos que entran a través de la capa de entrada y los transmite a la capa de salida. Sólo hay una capa oculta en una simple red neural artificial. Sin embargo, el aprendizaje profundo requiere más de tres capas ocultas de aprendizaje complejo.

  1. Capa de salida

Esta capa recibe la información de la capa oculta y calcula la posible salida. Se puede considerar que la salida es el resultado de la entrada que recibe la neurona.

  1. Neuronas

Las neuronas artificiales son funciones matemáticas que el algoritmo utiliza para el proceso de aprendizaje. Una neurona toma la información como entrada y la calcula multiplicándola por los pesos. Entonces, los datos se transfieren a las otras neuronas.

  1. Peso Espacio

El peso es la conexión entre las unidades. El espacio de peso es un parámetro que convierte los datos de entrada en el resultado multiplicándolos por el peso. Luego, transfiere los datos procesados a otras neuronas de las redes neuronales artificiales a través de la capa de salida.

  1. Paso adelante y paso atrás

En el paso adelante, el algoritmo propagará las variables en las redes neuronales artificiales. Sin embargo, en el paso hacia atrás, el algoritmo retropropagará los errores para encontrar la salida.

  1. Backpropagación

La retropagación es el algoritmo que aprende a través del error afinando los pesos. Este proceso hace que el sistema sea fiable reduciendo los errores.

  1. Función de error

La razón principal del algoritmo es minimizar el error. La función que ayuda a minimizar los errores en la función de error.

Conclusión

A partir de la información de este artículo, ahora tienes una idea básica sobre lo que son las redes neuronales artificiales y cómo funcionan para minimizar el error del programa a través de la inteligencia artificial. Estas redes pueden aprender varias actividades como resumen de texto, subtitulado de imágenes, reconocimiento de animales y reconocimiento de lenguaje o escritura.