Definición - ¿Qué significa peso?
La idea de peso es un concepto fundamental en las redes neuronales artificiales. Un conjunto de entradas ponderadas permite que cada neurona o nodo artificial del sistema produzca salidas relacionadas. Los profesionales que se ocupan de proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en los que se utilizan redes neuronales artificiales para sistemas similares suelen hablar del peso en función de los sistemas biológicos y tecnológicos.
El peso también se conoce como peso sináptico.
Techinfo explica el peso
En una neurona artificial, una colección de entradas ponderadas es el vehículo a través del cual la neurona participa en una función de activación y produce una decisión (ya sea disparando o no disparando). Las redes neuronales artificiales típicas tienen varias capas, incluida una capa de entrada, capas ocultas y una capa de salida. En cada capa, la neurona individual toma estas entradas y las pondera en consecuencia. Esto simula la actividad biológica de neuronas individuales, enviando señales con un peso sináptico dado desde el axón de una neurona a las dendritas de otra neurona.
Los profesionales de TI pueden utilizar ecuaciones matemáticas específicas y funciones de modelado visual para mostrar cómo se utilizan los pesos sinápticos en una red neuronal artificial. En un sistema llamado retropropagación, los pesos de entrada se pueden alterar de acuerdo con las funciones de salida a medida que el sistema aprende cómo aplicarlas correctamente. Todo esto es fundamental para el funcionamiento de las redes neuronales en proyectos sofisticados de aprendizaje automático.
Esta definición se escribió en el contexto de las redes neuronales.