Simulador de Aprendizaje en Redes Neuronales
Paso 1: Inicialización de la Red Neuronal
En este paso, creamos una red neuronal simple 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.
Paso 2: Entrenamiento de la Red
Aquí simularemos el proceso de entrenamiento de la red neuronal.
El entrenamiento ajusta los «pesos» de las conexiones entre neuronas para mejorar la precisión de las predicciones de la red.
Paso 3: Demostración de Plasticidad
Observaremos cómo la red se adapta a nuevos patrones, demostrando la plasticidad neuronal.
La plasticidad neuronal es la capacidad del cerebro para reorganizar sus conexiones en respuesta a nuevas experiencias o aprendizajes.