Redes neuronales superficiales y multicapas en Matlab para la investigación formativa: fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas

Huamaní Navarrete, Pedro Freddy · https://revistas.urp.edu.pe/index.php/Perfiles_Ingenieria/article/view/5394 (2025) · DOI: 10.31381/perfilesingenieria.v22i23.7496

Resumen

Este artículo presenta los fundamentos teóricos de una red neuronal artificial desde una perspectiva matemática y algorítmica, como consecuencia de la revisión bibliográfica disponible y la experiencia del autor en el dictado de asignaturas referentes a este tema. Es así como, dicho contenido fue orientado a redes neuronales de una capa, del tipo superficial y múltiples capas, con entrenamiento supervisado, complementado con ejemplos y aplicaciones prácticas de clasificación y predicción. Para ello, se utilizó el Deep Learning Toolbox del software Matlab y la disposición libre de bases de datos públicas, lo que permitió realizar desde ejemplos simples hasta los más complejos, al incrementar el número de neuronas, la cantidad de entradas, el número de capas, la cantidad de iteraciones para el entrenamiento y el uso de distintas funciones de transferencia. De este modo, para demostrar la aplicabilidad de los conceptos teóricos, se desarrollaron seis ejemplos prácticos y cuatro aplicaciones reales.

Instituciones: Universidad Ricardo Palma