Introducción a las redes neuronales dinámicas

Las redes neuronales se pueden clasificar como dinámicas y estáticas. Las redes estáticas (prealimentadas) no tienen elementos de retroalimentación ni retardos; la salida se calcula directamente a partir de la entrada por medio de conexiones prealimentadas. En las redes dinámicas, la salida no solo depende de la entrada actual realizada en la red, sino también de las entradas actuales o previas, las salidas o los estados de la red.

Los detalles de este flujo de trabajo se explican en las siguientes secciones:

• Design Time Series Time-Delay Neural Networks

• Prepare Input and Layer Delay States

• Design Time Series Distributed Delay Neural Networks

• Diseñar redes neuronales de retroalimentación NARX para series de tiempo

• Diseñar redes neuronales recurrentes de capas

Los pasos opcionales del flujo de trabajo se explican en estas secciones:

• Choose Neural Network Input-Output Processing Functions

• Dividir datos para realizar un entrenamiento de red neuronal óptimo

• Train Neural Networks with Error Weights