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Se resume a determinar el factor o peso por el que cada entrada debe multiplicarse, para que al sumarse produzcan la salida adecuada

Geometricamente, divide el plano o hiperplano en dos secciones

Otra de sus salidas está inactiva

Una de ellas donde su salida está activada

Simulan el proceso de aprendizaje

Primer propuesta en los 40's por Warren McCulloch y Walter Pitts

El modelo básico sugería la activación de la salida de acuerdo a sus entradas

Era un sistema binario, encendido y apagado

La unión de dos o más neuronas se le llama Red Neuronal

Son muy útiles en problemas como los de visión artificial y reconocimiento de caracteres

Es un elemento de cómputo adaptivo

De acuerdo a un conjunto de experiencia, es capaz de establecer los pesos adecuados para que su umbral se active o no

Modelos modernos

Incluyen heurísticas probabilísticas, geométricas y logarítmicas para modificar el umbral de activación.