Aprendizaje profundo Ashraf Sharawy/Lamyaa Taha

El aprendizaje profundo es un tema de investigación candente en estos días. Las redes neuronales son los caballos de batalla del aprendizaje profundo. En esta investigación se estudiaron los fundamentos de las redes neuronales. Las RNA pueden definirse como estructuras compuestas por elementos de procesamiento simple adaptativo densamente interconectados (llamados neuronas o nodos artificiales) que son capaces de realizar cálculos masivamente paralelos para el procesamiento de datos y la representación del conocimiento. Se mencionó la definición de red neuronal artificial, se discutió el diseño de la red neuronal, se estudió el aprendizaje de la red neuronal, se discutieron los tipos de red neuronal más populares, como las redes de Hopfield, las redes de la teoría de resonancia adaptativa (ART), las redes de Kohonen, las redes de retropropagación, las redes recurrentes, las redes de contrapropagación y las redes de la función de base radial (RBF), y se estudiaron cuestiones generales en el desarrollo de las RNA.