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                                            [0] => Neural networks schematically model the hardware structure of our brain to reproduce its computational abilities. These parallel, distributed and adaptative processing systems are able to learn from experience, working on environmental data and by using numerical algorithms. This paper is an introduction to artificial neural networks. Firstly, basic features of the neuron model, network architecture and learning algorithms are presented. Secondly, the best known models of neural networks are described. Lastly, the different procedures for developing an artificial neural system are discussed, together with their possible applications to real world problems.
                                            [1] => Las redes neuronales artificiales tratan de modelizar esquemáticamente la estructura hardware del cerebro, para reproducir sus características computacionales. Estos sistemas de procesamiento de información, paralelos, distribuidos y adaptativos, a partir de datos del entorno y empleando algoritmos numéricos, son capaces de aprender de la experiencia. En este artículo realizamos una introducción a los sistemas neuronales artificiales. En primer lugar, exponemos sus aspectos esenciales, en cuanto a la estructura de la neurona, arquitectura de la red y aprendizaje. A continuación describimos con brevedad algunos de los modelos más conocidos. Por último, comentamos las diferentes maneras de realizar un sistema neuronal, y sus aplicaciones a la resolución de problemas prácticos.
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