Cargando diccionario…
Bloque temático
Fundamentos estructurales y computacionales de las redes neuronales artificiales.
Input layer
Parte de una red que recibe la representación inicial de cada ejemplo.
Ver definición completa →Output layer
Última capa que convierte la representación interna en el resultado requerido por la tarea.
Ver definición completa →Dense layer
Capa en la que cada unidad de salida combina todas las entradas de la capa anterior.
Ver definición completa →Hidden layer
Capa situada entre la entrada y la salida que aprende representaciones intermedias.
Ver definición completa →Gradient descent
Método de optimización que cambia parámetros en dirección opuesta al gradiente para reducir una función.
Ver definición completa →Automatic differentiation
Técnica que calcula derivadas de un programa registrando y combinando las operaciones que produjo su resultado.
Ver definición completa →Activation function
Función aplicada a la salida de una unidad para transformar su respuesta, normalmente introduciendo no linealidad.
Ver definición completa →Sigmoid function
Función en forma de S que transforma cualquier número real en un valor entre cero y uno.
Ver definición completa →Softmax function
Función que transforma un conjunto de puntuaciones en valores positivos que suman uno.
Ver definición completa →Gradient
Vector de derivadas que indica cómo cambia una magnitud al variar cada parámetro.
Ver definición completa →Artificial neuron
Unidad de cálculo que combina entradas ponderadas, añade un sesgo y aplica una función de activación.
Ver definición completa →Multilayer perceptron
Red prealimentada con una o más capas ocultas de unidades conectadas que aprende relaciones no lineales.
Ver definición completa →Neural network weight
Parámetro que multiplica una señal y determina cuánto influye en una unidad de la red.
Ver definición completa →Forward propagation
Cálculo que lleva una entrada por las capas de la red hasta producir una salida.
Ver definición completa →Artificial neural network
Modelo formado por capas de unidades conectadas que aprende transformaciones entre datos de entrada y resultados.
Ver definición completa →Convolutional neural network
Red que aplica filtros compartidos sobre regiones locales, especialmente útil para datos con estructura espacial.
Ver definición completa →Feedforward neural network
Red en la que la información avanza desde la entrada hasta la salida sin ciclos recurrentes.
Ver definición completa →Recurrent neural network
Red con conexiones que reutilizan un estado para procesar secuencias paso a paso.
Ver definición completa →Residual neural network
Red neuronal que aprende correcciones sobre sus entradas mediante atajos que facilitan el paso de la información.
Ver definición completa →Bias term
Parámetro añadido a la suma ponderada que desplaza la respuesta de una neurona.
Ver definición completa →Rectified linear unit
Activación que devuelve cero para valores negativos y conserva los positivos.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
© 2026 Camilo Boo. Automatización de procesos y software interno.
