En el conexionismo, el procesamiento de la información recae sobre unidades interconectadas, generalmente llamadas "neuronas" por imitación de las unidades del cerebro, que dan lugar a estructuras en forma de red. A la hora de presentar un modelo para explicar una determinada cognición (el reconocimiento de patrones, la comprensión del lenguaje) el investigador tiene que diseñar una estructura o arquitectura de la red. En esa arquitectura tiene que establecer cuántos niveles de unidades o capas deben situarse en la red. En relación a esta cuestión, las arquitecturas pueden ser de dos tipos:
Arquitecturas de dos capas, una de entrada y otra de salida;
Arquitecturas multicapa: una de entrada, al menos otra con unidades ocultas y otra de salida.
Parece que las arquitecturas multicapa tienen mayor poder explicativo que las de dos capas, por lo que, generalmente, los modelos de cognición propuestos son de estructura multicapa.
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