TEMA N° 3. NEURONAS Y REDES NEURONALES ARTIFICIALES

¿Cuál es el principal objetivo de una Red Neuronal Artificial (RNA)?

• Reemplazar por completo al cerebro humano.

• Emular de forma simplificada y matemática el funcionamiento del cerebro humano.

• Estudiar la biología de las neuronas en laboratorios.

• Crear señales electroquímicas artificiales.

En una neurona biológica, ¿cuál es la función principal de las dendritas?

• Transmitir el impulso eléctrico lejos del soma.

• Liberar neurotransmisores para comunicarse con otras neuronas.

• Actuar como entradas que reciben señales de otras neuronas.

• Integrar todas las señales entrantes y decidir si se dispara.

En el modelo de la neurona artificial (perceptrón), los pesos sinápticos (w₁, w₂, ..., wₙ) son análogos a:

• La cantidad de entradas que recibe la neurona.

• La "fuerza" o "importancia" de cada conexión en una neurona biológica.

• El umbral de activación del soma.

• La velocidad del impulso eléctrico en el axón.

¿Qué componente de la neurona artificial ajusta directamente el umbral de activación, haciendo que la neurona sea más o menos propensa a dispararse?

• Las entradas (xᵢ)

• La función de activación (f)

• El sesgo o bias (b)

• El sumador (Σ)

La función de la función de activación (f) en una neurona artificial es:

• Recibir las señales crudas de entrada.

• Calcular la suma ponderada de todas las entradas.

• Introducir no-linealidad y decidir la salida final basada en la suma ponderada.

• Transmitir la señal a la siguiente capa de neuronas sin modificarla.

¿Qué proceso biológico representa directamente la función de activación en una neurona artificial?

• La recepción de señales por las dendritas.

• La liberación de neurotransmisores en la sinapsis.

• La decisión del soma de disparar un potencial de acción si se supera un umbral.

• La conducción del impulso eléctrico a través del axón.

En la comparativa directa, la salida de una neurona artificial se describe como:

• Un impulso eléctrico.

• Una señal electroquímica.

• Un número (la salida de la función de activación).

• Un neurotransmisor.

El aprendizaje de una Red Neuronal Artificial consiste esencialmente en:

• Aumentar el número de entradas.

• Encontrar los valores óptimos para los pesos sinápticos.

• Elegir la función de activación más compleja.

• Reducir la cantidad de neuronas en la red.

¿Cuál de las siguientes partes de una neurona biológica es análoga al "cable de salida" y conduce el impulso eléctrico?

• Dendritas

• Soma

• Axón

• Sinapsis

La suma ponderada en una neurona artificial se calcula con la fórmula:

• a = f(z)

• z = Σ(wᵢ * xᵢ) + b

• x = Σ(wᵢ * zᵢ) + b

• f(z) = Σ(wᵢ * xᵢ)