La neurona de McCulloch-Pitts ​es una unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona "natural", similares a las que constituyen del cerebro humano. Ella es la unidad esencial con la cual se construye una red neuronal artificial. El resultado del cálculo en una neurona consiste en realizar una suma ponderada de las entradas, seguida de la aplicación de una función no lineal, como se ilustra en la siguiente figura Esto se expresa matemáticamente como: siendoː La función de activación que se usa esː siendoː y .

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  • La neurona de McCulloch-Pitts ​es una unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona "natural", similares a las que constituyen del cerebro humano. Ella es la unidad esencial con la cual se construye una red neuronal artificial. El resultado del cálculo en una neurona consiste en realizar una suma ponderada de las entradas, seguida de la aplicación de una función no lineal, como se ilustra en la siguiente figura Esto se expresa matemáticamente como: siendoː * es la suma ponderada. * es el valor de la i-ésima entrada (input). * es el peso (weights) de la conexión entre la i-ésima entrada y la neurona. * es el valor umbral (threshold) * o es la salida (output) de la neurona. * s es la función no lineal conocida como función de activación. La función de activación que se usa esː La suma ponderada se puede expresar de una manera más compacta usando el producto de matrices: siendoː y . y son los vectores extendidos de pesos y de entrada, respectivamente. También se puede simplificar la representación gráfica de la siguiente manera: (es)
  • La neurona de McCulloch-Pitts ​es una unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona "natural", similares a las que constituyen del cerebro humano. Ella es la unidad esencial con la cual se construye una red neuronal artificial. El resultado del cálculo en una neurona consiste en realizar una suma ponderada de las entradas, seguida de la aplicación de una función no lineal, como se ilustra en la siguiente figura Esto se expresa matemáticamente como: siendoː * es la suma ponderada. * es el valor de la i-ésima entrada (input). * es el peso (weights) de la conexión entre la i-ésima entrada y la neurona. * es el valor umbral (threshold) * o es la salida (output) de la neurona. * s es la función no lineal conocida como función de activación. La función de activación que se usa esː La suma ponderada se puede expresar de una manera más compacta usando el producto de matrices: siendoː y . y son los vectores extendidos de pesos y de entrada, respectivamente. También se puede simplificar la representación gráfica de la siguiente manera: (es)
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  • La neurona de McCulloch-Pitts ​es una unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona "natural", similares a las que constituyen del cerebro humano. Ella es la unidad esencial con la cual se construye una red neuronal artificial. El resultado del cálculo en una neurona consiste en realizar una suma ponderada de las entradas, seguida de la aplicación de una función no lineal, como se ilustra en la siguiente figura Esto se expresa matemáticamente como: siendoː La función de activación que se usa esː siendoː y . (es)
  • La neurona de McCulloch-Pitts ​es una unidad de cálculo que intenta modelar el comportamiento de una neurona "natural", similares a las que constituyen del cerebro humano. Ella es la unidad esencial con la cual se construye una red neuronal artificial. El resultado del cálculo en una neurona consiste en realizar una suma ponderada de las entradas, seguida de la aplicación de una función no lineal, como se ilustra en la siguiente figura Esto se expresa matemáticamente como: siendoː La función de activación que se usa esː siendoː y . (es)
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  • Neurona de McCulloch-Pitts (es)
  • Neurona de McCulloch-Pitts (es)
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