Estructura de redes neuronales (MLP) y su aplicación como aproximador universal (2022)
El presente trabajo está orientado al estudio del sustento teórico de las redes neuronales artificiales (MPL - Multilayer Perceptrón), frente a su capacidad de clasificación. Para este propósito se definen formalmente los conceptos que permiten la comprensión matemática de las mismas, además de la implementación de dichas nociones en la elaboración de un código que muestra, a través de ejemplos particulares, la capacidad de clasificación de las redes neuronales con base a la teoría aquí desarrollada. Adicionalmente se evidencia la capacidad de las redes neuronales para aproximar funciones, a través de un ejemplo aplicado al código desarrollado, este resultado es posible gracias al Teorema de Aproximación Universal de Funciones.