Simulador Avanzado de Aprendizaje en Redes Neuronales
Paso 1: Inicialización de la Red Neuronal
Observa cómo se estructura una red neuronal con capas de entrada, oculta y de salida.
Una red neuronal artificial imita la estructura del cerebro humano. Consta de «neuronas» interconectadas que procesan y transmiten información. La inicializaciónProceso de establecer los valores iniciales de los pesos de las conexiones es crucial para el posterior aprendizaje de la red.
Paso 2: Entrenamiento de la Red
Simula el proceso de entrenamiento y observa cómo la red aprende con el tiempo.
El entrenamiento ajusta los «pesos»Valores que determinan la fuerza de las conexiones entre neuronas de las conexiones entre neuronas para mejorar la precisión de las predicciones. Este proceso es análogo a cómo el cerebro refuerza ciertas conexiones neuronales con la práctica y la experiencia.
Paso 3: Demostración de Plasticidad
Observa cómo la red se adapta a nuevos patrones, demostrando la plasticidad neuronal.
La plasticidad neuronalCapacidad del cerebro para modificar su estructura y función en respuesta a la experiencia es fundamental para el aprendizaje y la memoria. En las redes neuronales artificiales, esto se refleja en la capacidad de adaptar sus pesos y estructura para aprender nuevos patrones o tareas.
Evaluación de Comprensión
Pon a prueba tu entendimiento de los conceptos presentados: