Redes Neuronales Artificiales
DOI:
https://doi.org/10.33044/revem.10280Abstract
Una Red Neuronal Artificial es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en la estructura del cerebro, y que es utilizada para resolver un amplio rango de problemas. Debido a su flexividad, una única red neuronal es capaz de realizar diversas tareas. En este artículo aplicaremos las mismas para resolver tareas de clasificación en el plano.Downloads
Download data is not yet available.
Downloads
Published
2009-10-13
Issue
Section
Artículos de Matemática
License
Copyright (c) 2009 Claudio Javier Tablada, Germán Ariel Torres
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:
- Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0), que permite:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y construir a partir del material
- La licenciante no puede revocar estas libertades en tanto usted siga los términos de la licencia
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) después del proceso de publicación, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).
How to Cite
[1]
Tablada, C.J. and Torres, G.A. 2009. Redes Neuronales Artificiales. Revista de Educación Matemática. 24, 3 (Oct. 2009). DOI:https://doi.org/10.33044/revem.10280.