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Redes Neuronales Redes Neuronales Presentation Transcript

  •  
  • Origen
    • Los primeros conceptos sobre redes neuronales fueron proporcionados en el año de 1943 por Walter Pitts y Warren McCulloch. La investigación publicada sobre las redes neuronales sirvió de fundamentos para otras investigaciones realizadas en años próximos, simularon la red neuronal con circuitos eléctricos.
  • Red neuronal Artificial
    • Las redes neuronales artificiales son inspiradas en las redes neuronales biológicas que pueden ser implementadas en dispositivos electrónicos o computadoras, permitiendo el procesamiento de gran cantidad de información, capacidades de aprendizaje y entrenamiento con información proporcionada o almacenada, utilizadas en diversas áreas para el procesamiento paralelo, tolerancia a falos, etc.
  • Estructura de la Red Neuronal (Artificial – Biológica)
    • Las redes neuronales artificiales tienen la siguiente estructura Figura 1:
  • Tipos de redes neuronales
    • Las redes neuronales están compuertas por nodos conectadas por medio de conexiones dirigidas, las conexiones sirven para propagar las activaciones:
    • Las entradas son impulsos de otras neuronas.
    • Los pesos son intensidades que conectan dos neuronas
    • Función de activación es el valor que la neurona recibe para activarse
  •   Perceptrón simple
    • El Perceptrón simple desarrollada en 1957 por el psicólogo Frank Rosenblatt. Este tipo de red intentaba asemejarse a las redes biológicas aunque el perceptrón simple es relativamente sencillo y no posee muchas aplicaciones su desarrollo fue fundamental para que se desarrollen con la utilización del perceptrón aplicaciones en los sistemas informáticos. Rosenblatt demostró con la utilización del perceptrón se podían clasificar patrones correctamente. La regla de adaptación del perceptrón permite ajustar los pesos de la neurona permitiendo obtener distinción de los datos.
  • Estructura de la red
    • La estructura del perceptrón simple Figura (2), la neurona de salida del Perceptrón es la suma de las entradas, resta el umbral y pasa el resultado a una función de transferencia de tipo escalón.
  • Perceptrón multicapa
    • Un Perceptrón multicapa se caracteriza porque permite la entrada de datos hacia delante, esta formada por varias capas de neuronas entre la entrada y la salida, es mas complejo que el perceptrón simple porque posee muchas capas y toma de decisiones entre ellas.
    Estructura de la red
    • La estructura del perceptrón multicapa Figura (3), posee muchas neuronas de entrda y salida:
    • Aplicaciones redes neuronales
    • Permite el procesamiento de imágenes
    • Reconocimiento de patrones
    • Mejores interfaces usuarios - computador
    • Predicción
    • Filtrado de señales
    • Análisis económicos, financiera de las empresas
    • Cambios en la tendencia del mercado
    • Inconvenientes
    • El   aprendizaje de grandes cantidades de información es complejo.
    • El entrenamiento que esta sometido una red neuronal es elevado ocupando altos requisitos de memoria computacional.
    • Para un óptimo aprendizaje necesita grandes volúmenes de información proporcionada por un programador.