“Redes neuronales recurrentes: El cerebro artificial que aprende del pasado”:

Resumen

Las redes neuronales artificiales recurrentes de primer orden con activación Morlet wavelet representan un enfoque innovador para la identificación y el análisis de sistemas dinámicos, incluidos aquellos con comportamientos caóticos. En este artículo se explican los fundamentos de las redes neuronales, las funciones de activación y los algoritmos de entrenamiento, destacando el uso de wavelets para el modelado de dinámicas temporales, lo que resulta en aplicaciones clave en la predicción, el control y la simulación de sistemas dinámicos.