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María Celeste Aguilar R
Informática
redes neuronales artificiales
8° A
05/12/2017

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Una red neuronal artificial es un grupo interconectado de nodos similar a la vasta red de neuronas en un cerebro biológico. Cada nodo circular representa una neurona artificial y cada flecha representa una conexión desde la salida de una neurona a la entrada de otra.

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Las redes neuronales suelen consistir en varias capas o un diseño de cubo, y la ruta de la señal atraviesa de adelante hacia atrás.

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Al igual que en una neurona biológica se establecen sinápsis entre las dendritas de una neurona y el axón de otra, en una neurona artificial a las entradas que vienen de otras neuronas se les asigna un peso, un factor de importancia.

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A finales de la década de 1940 el psicólogo Donald Hebb creó una hipótesis de aprendizaje basado en el mecanismo de plasticidad neuronal que ahora se conoce como aprendizaje de Hebb . Aprendizaje de Hebb se considera que es un "típico" de aprendizaje no supervisado regla y sus variantes posteriores fueron los primeros modelos de la potenciación a largo plazo.

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Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) crearon un modelo informático para redes neuronales basados en las matemáticas y algoritmos denominados lógica de umbral. Este modelo señaló el camino para que la investigación de redes neuronales se divida en dos enfoques distintos. Un enfoque centrado en los procesos biológicos en el cerebro y el otro se centró en la aplicación de redes neuronales para la inteligencia artificial.

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Redes analógicas: procesan datos de entrada con valores continuos y, habitualmente, acotados.

Redes discretas: procesan datos de entrada de naturaleza discreta; habitualmente valores lógicos booleanos.

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Modelos de redes neuronales en la inteligencia artificial se refieren generalmente a las redes neuronales artificiales (RNA); estos son modelos matemáticos esencialmente simples que definen una función f:X→Y o una distribución más X o ambos X y Y Pero a veces los modelos también están íntimamente asociadas con un algoritmo de aprendizaje en particular o regla de aprendizaje

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El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas.

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Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje.

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

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1. Aprendizaje inductivo: No se le indican las reglas para dar una solución, sino que extrae sus propias reglas a partir de los ejemplos de aprendizaje, modifican su comportamiento en función de la experiencia. Esas reglas quedan almacenadas en las conexiones y no representadas explícitamente como en los sistemas basados en conocimiento (simbólico-deductivos)

2. Generalización: Una vez entrenada, se le pueden presentar a al red datos distintos a los usados durante el aprendizaje. La respuesta obtenida dependerá del parecido de los datos con los ejemplos de entrenamiento.

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La mayoría de ellas, de todas maneras, padecen nuestra falta de hardware. La capacidad de las redes neuronales radica en su habilidad de procesar información en paralelo (esto es, procesar múltiples pedazos de datos simultáneamente).