Arquitectura de las redes Neuronales

La arquitectura de una red Neuronal se puede distinguir en tres tipos de capas las de entradas(donde se encuentras las neuronas que reciben datos o senales proceden tes del entorno) las de salidas( compone de neuronas que proporcionan la respuesta de la red neuronal )  y las ocultas(no tiene una conexi ón directa con el entorno, es decir, no se conecta directamente ni a sensores externos ni al entorno externo de la neurona ).

Teniendo estos conceptos claros se dara a conocer como son los modelos Mono capa y multicapa en los cuales trasportar los datos de manera diferente:

• Monocapa: Las redes monocapa son redes con una sola capa.Para unirse las neuronas crean conexiones laterales para conectar con otras neuronas de su capa. Las redes más representativas son la red de Hopfield, la red BRAIN-STATE-IN-A-BOX o memoria asociativa y las maquinas estocásticas de Botzmann y Cauchy.
  Entre las redes neuronales monocapa, existen algunas que permiten que las neuronas tengan conexiones a si mismas y se denominan autorecurrentes además estas solo tienen dos posibles valores de salida.
  
  
  
  
  

• Multicapa y unidireccional: Cuando las neuronas de la una capa reciben señales de entrada de otra capa anterior, mas cercana a la red, y envían señales de salida a una capa posterior, estamos antes una red de conexiones hacia adelantes o Feedforward