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Centro Educativo Santo Domingo
José David Alveo
Informatica
Redes neuronales artificiales
Guadalupe Espinoza
8°A
2017

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Las redes neuronales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples , de forma aproximadamente análoga al comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros biológicos.

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En cuanto a los algoritmos de aprendizaje, tenemos cuatro tipos:

Minimización del error: reducción del gradiente, retropropagación, etc. La modificación de pesos está orientada a que el error cometido sea mínimo.

Boltzmann: para redes estocásticas, donde se contemplan parámetros aleatorios.

Hebb: cuando el disparo de una célula activa otra, el peso de la conexión entre ambas tiende a reforzarse (Ley de Hebb).

Competitivo: sólo aprenden las neuronas que se acercan más a la salida deseada.

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Desde la década de los 40, en la que nació y comenzó a desarrollarse la informática, el modelo neuronal la ha acompañado. De hecho, la aparición de los computadores digitales y el desarrollo de las teorías modernas acerca del aprendizaje y del procesamiento neuronal se produjeron aproximadamente al mismo tiempo, a finales de los años cuarenta.

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Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje. Esta consiste en proporcionar a la RNA datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida (respuesta) esperada.

Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario de esto.

Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente.

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El modelo de Rumelhart y McClelland (1986) define un elemento de proceso, o neurona artificial, como un dispositivo que a partir de un conjunto de entradas, xi (i=1...n) o vector x, genera una única salida.

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• 1959 Widrow Teoría sobre la adaptación neuronal y el Adaline (Adaptative Linear Neuron) y el Madaline (Multiple Adaline). Es la primera aplicación de las redes a problemas reales: filtros adaptativos para eliminar ecos en las líneas telefónicas.

• 1962, Rosemblatt El Perceptrón es un identificador de patrones ópticos binarios, y salida binaria. Dio lugar a regla de aprendizaje delta, que permitía emplear señales continuas de entrada y salida.

• 1969, Minsky y Papert una seria crítica del Perceptrón que dada su naturaleza lineal tenia bastantes limitaciones, provocó una caída en picado de las investigaciones y una época gris para las redes neuronales.

• 1977, Anderson Los Modelos de memorias asociativas. Investiga el autoasociador lineal brain-state-in-a-box

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Otros problemas con las redes neuronales son la falta de reglas definitorias que ayuden a construir una red para un problema dado – hay muchos factores a tomar en cuanta: el algoritmo de aprendizaje, la arquitectura, el número de neuronas por capa, el número de capas, la representación de los datos y mucho más.

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Algunas de estas son:
-Biología
-Empresa
-Medio ambiente
-Finanzas
-Manufacturación
-Medicina
-Militares

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El nombre, como podéis imaginar, viene de la idea de imitar el funcionamiento de las redes neuronales de los organismos vivos: un conjunto de neuronas conectadas entre sí y que trabajan en conjunto, sin que haya una tarea concreta para cada una.