Red neuronal (RNA)
Modelos paramétricos organizados en capas de unidades simples; las fortalezas se aprenden de los datos mediante optimización.
Una red neuronal artificial apila capas cuyos pesos codifican el comportamiento; el entrenamiento ajusta esos pesos usando datos etiquetados, objetivos o señales de refuerzo, normalmente mediante descenso del gradiente y retropropagación.
Las arquitecturas van desde pilas de perceptrones poco profundas hasta máquinas de Boltzmann, redes de creencia profunda, redes convolucionales profundas para visión, las recurrentes predecesoras en tareas de secuencia, y los Transformers hoy dominantes para texto y más; véase también el aprendizaje profundo.