La red neuronal de Word es una red neuronal artificial , cuya topología se caracteriza por el hecho de que las capas internas (ocultas) de neuronas se dividen en bloques.
Leyenda:
Las redes neuronales de Word difieren en el número de bloques de la capa oculta y la presencia o ausencia de conexiones de derivación.
Dividir las capas ocultas en bloques le permite usar diferentes funciones de transferencia para diferentes bloques de la capa oculta. Así, las mismas señales recibidas de la capa de entrada son ponderadas y procesadas en paralelo utilizando varios métodos, y el resultado es luego procesado por las neuronas de la capa de salida. El uso de diferentes métodos de procesamiento para el mismo conjunto de datos nos permite decir que la red neuronal analiza los datos desde diferentes aspectos. La práctica demuestra que la red da muy buenos resultados a la hora de resolver problemas de predicción y reconocimiento de patrones . Para las neuronas de la capa de entrada, por regla general, se establece una función de activación lineal . La función de activación de las neuronas de los bloques de las capas oculta y de salida se determina experimentalmente.
Para entrenar la red neuronal de Word, puede usar el método de retropropagación .
Tipos de redes neuronales artificiales | |
---|---|
|
Aprendizaje automático y minería de datos | |
---|---|
Tareas | |
Aprendiendo con un maestro | |
análisis de conglomerados | |
Reducción de dimensionalidad | |
Pronóstico estructural | |
Detección de anomalías | |
Graficar modelos probabilísticos | |
Redes neuronales | |
Aprendizaje reforzado |
|
Teoría | |
revistas y congresos |
|