Los componentes de una red neuronal incluyen

Los elementos básicos de las redes neuronales artificiales son: modelo neuronal, modelo de red y reglas de aprendizaje de red.

La red neuronal artificial (RNA) es un foco de investigación que ha surgido en el campo de la inteligencia artificial desde la década de 1980. Abstrae la red neuronal del cerebro humano desde la perspectiva del procesamiento de información, establece un modelo simple y forma diferentes redes según diferentes métodos de conexión. En ingeniería y academia, a menudo se la denomina simplemente red neuronal o red similar a una red neuronal.

La red neuronal es un modelo informático formado por un gran número de nodos (o neuronas) conectados entre sí. Cada nodo representa una función de salida específica, llamada función de activación. Cada conexión entre dos nodos representa un valor ponderado para la señal que pasa a través de la conexión, llamado peso, que equivale a la memoria de una red neuronal artificial.

La salida de la red depende del método de conexión de la red, el valor del peso y la función de activación. La red en sí suele ser una aproximación de un determinado algoritmo o función en la naturaleza, o puede ser una expresión de una estrategia lógica.

En los últimos diez años aproximadamente, el trabajo de investigación sobre redes neuronales artificiales se ha profundizado continuamente y se han logrado grandes avances en reconocimiento de patrones, robots inteligentes, control automático, predicción y análisis. estimación, biología, medicina, economía, etc. El campo ha resuelto con éxito muchos problemas prácticos que son difíciles de resolver para las computadoras modernas, mostrando buenas características inteligentes.