📚 Bibliografía: Redes Neuronales y Perceptrón

Fundamentos de Redes Neuronales

RecursoTipo/EnfoqueIdiomaAcceso
scikit-learn: Neural network modelsDocumentación técnica sobre Multi-layer Perceptron (MLP) y clasificación/regresión con redes neuronalesENOnline
Wikipedia: Artificial neural networkIntroducción a redes neuronales artificiales, historia y arquitecturaENOnline
3Blue1Brown: Neural NetworksSerie de vídeos visuales sobre cómo funcionan las redes neuronalesEN (subtítulos ES)YouTube
Nielsen, M. A. (2015). Neural Networks and Deep LearningLibro online gratuito sobre fundamentos de redes neuronalesENOnline

Perceptrón

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Wikipedia: PerceptronHistoria del perceptrón de Rosenblatt y fundamentos matemáticosENOnline
Rosenblatt, F. (1958). "The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain"Artículo original del perceptrónENArtículo
MIT: Introduction to Neural NetworksCurso del MIT sobre redes neuronalesENOnline
Minsky, M., & Papert, S. (1969). PerceptronsLibro clásico sobre limitaciones del perceptrónENLibro

Algoritmo de Backpropagation

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Stanford UFLDL: Backpropagation AlgorithmTutorial de Stanford sobre backpropagationENOnline
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). "Learning representations by back-propagating errors"Artículo seminal sobre backpropagationENArtículo
Gradient Descent, How Neural Networks LearnVídeo de 3Blue1Brown sobre descenso de gradienteEN (subtítulos ES)YouTube
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep LearningCapítulo 6: Deep Feedforward NetworksENLibro

Aplicaciones Médicas de Redes Neuronales

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Nature: Deep learning in medical imagingRevisión sobre deep learning en diagnóstico médicoENArtículo
NIH: Neural networks for disease diagnosisAplicaciones de redes neuronales en diagnóstico de enfermedadesENArtículo
Diabetic Retinopathy DetectionDataset y competición de Kaggle sobre detección de retinopatía diabéticaENOnline
WHO: AI for healthPerspectiva de la OMS sobre IA en saludEN/ESOnline

Nota: Todos los enlaces han sido verificados y son accesibles online. Para acceso a artículos científicos, consulta tu biblioteca universitaria, Google Scholar o plataformas como arXiv.