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Dn 12 u2_a3_got

  1. 1. Redes Neuronales<br />Gabriela Olvera Trejo<br />Desarrollo de Negocios DN-12<br />Matricula 1710100220 <br />
  2. 2. ¿Qué son las redes neuronales? <br />El cerebro es uno de las cumbres de la evolución biológica, ya que es un gran procesador de información. Entre sus características podemos destacar, que es capaz de procesar a gran velocidad grandes cantidades de información procedentes de los sentidos, combinarla o compararla con la información almacenada y dar respuestas adecuadas. <br />
  3. 3. Los científicos llevan años estudiándolo y se han desarrollado algunos modelos matemáticos que tratan de simular su comportamiento. Estos modelos se han basado sobre los estudios de las características esenciales de las neuronas y sus conexiones.<br />
  4. 4. Historia <br />McCulloch y Pitts dio origen a los modelos conexionista definiendo formalmente la neurona en 1943 como una maquina binaria con varias entradas y salidas. <br />Hebb, definió en 1949 dos conceptos muy importantes y fundamentales quehan pesado en el campo de las redes neuronales, basándose en investigaciones psicofisiológicas: <br />• El aprendizaje se localiza en las sinapsis o conexiones entre las neuronas.<br />• La información se representan en el cerebro mediante un conjunto de neuronas activas o inactivas. <br />
  5. 5. La Neurona Biológica <br />Del cerebro, visto a alto nivel y simplificando su estructura, podríamos decir que es un conjunto de millones y millones de unas células especiales, llamadas neuronas, interconectadas entre ellas por sinapsis.<br />
  6. 6. Los neurotransmisores liberados en las sinapsis al final de las ramificaciones axonales pueden tener un efecto negativo o positivo sobre la transmisión del impulso eléctrico de la neurona que los recibe en sus dendritas. La neurona receptora recibe varias señales desde las distintas sinapsis y las combina consiguiendo un cierto nivel de estimulación o potencial.<br />
  7. 7. La neurona artificial como símil de la neurona biológica<br />Las neuronas artificiales son modelos que tratan de simular el comportamiento de las neuronas descritas en el apartado anterior 3. Cada neurona se representa como una unidad de proceso que forma parte de una entidad mayor, la red neuronal.<br />
  8. 8. Funciones en el modelo de Neurona Artificial.<br />El modelo de neurona artificial que hemos expuesto en el apartado anterior, modela la neurona como una serie de funciones que se componen entre ellas siendo los resultados unas los parámetros de otras.<br />
  9. 9. Estructuras de las Redes Neuronales Artificiales <br />Las redes neuronales típicamente están formadas por una serie de capas de neuronas que están unidas entre si mediante sinapsis. Las neuronas artificiales como unidades independientes no son muy eficaces para el tratamiento de la información y se agrupan en estructuras más grandes, las redes de neuronas artificiales o redes neuronales. <br />
  10. 10. Niveles de Neuronas<br /><ul><li>De entrada: estas capas reciben la información desde el exterior.
  11. 11. De Salida: estas envían la información hacia el exterior.
  12. 12. Ocultas: son capas que solo sirven para procesar información y comunicar otras Capas.</li></li></ul><li>Referencias <br />http://www.redes-neuronales.netfirms.com/tutorial-redes-neuronales/estructuras-de-las-redes-neuronales.htm<br />

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