En este trabajo se muestran aplicaciones de redes neuronales para clasificar patrones. Se explicará la estructura de una red neuronal artificial, el gradiente descendente y el algoritmo de backpropagation. Se exhibirá cómo se ajustan redes neuronales a datos encontrados en la literatura, haciendo uso de la función sigmoide logístico y la función sigmoide arcotangente, considerando capas ocultas y variando el número de neuronas ocultas; además se muestran tablas de confusión para comparar la clasificación de las redes neuronales.
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