Neurona de McCulloch y Pitts programada en Python

La neurona de McCulloch y Pitts, introducida en 1943 por Warren McCulloch y Walter Pitts, es un modelo matemático simplificado del comportamiento de las neuronas biológicas. Este modelo se basa en la idea de que una neurona puede estar en uno de dos estados, activada o desactivada, lo que equivale a generar un impulso o no. La decisión de activarse se toma a través de la suma ponderada de sus entradas; si esta suma excede un cierto umbral, la neurona se activa (emite un valor de salida), de lo contrario permanece inactiva. Este concepto fue revolucionario porque permitió la aplicación de lógica binaria y álgebra booleana en el modelado del cerebro, proporcionando una de las bases para el desarrollo de las redes neuronales artificiales y, por extensión, del campo de la inteligencia artificial.
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