Las redes neuronales son sistemas de aprendizaje inspirados en el cerebro que pueden aprender de los datos y resolver problemas. Se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y procesan información. Las redes neuronales artificiales imitan este funcionamiento y pueden aplicarse a problemas donde no hay modelos matemáticos precisos. Presentan ventajas como el aprendizaje, la autoorganización, la tolerancia a fallos y la capacidad de procesar información en tiempo real.
1. Redes Neuronales
1.- ¿Qué es una Red Neuronal?
2.- Historia
3.- Funcionamiento
3.- Redes Neuronales Artificiales
4.- Tipologías de las RNA
5.- Aplicaciones
6.- Ventajas
Por: David Rivera
2. ¿Qué es un Red Neuronal?
Son un muestra de aprendizaje y
procesamiento automático inspirado
en la forma que funciona el sistema
nervioso de los animales.
Sistema de interconexión de neuronas
a una red que produce un estímulo de
salida.
3. Historia
Para dar inicio a este avance en la
tecnología primero necesitaron lo
siguiente:
La bomba hidráulica
El teléfono.- para tratar de enviarle
información al cerebro.
La computadora.- para un sistema de
que se apegue y se prenda.
4. Funcionamiento
El principal objetivo es que estas redes imiten el
funcionamiento del cerebro.
Una red neuronal se compone de unidades
llamadas neuronas, cada una de estas recibe
una serie de entradas por interconexiones y
emite una salida.
Esta salida esta dada por tres funciones:
De propagación, activación y transferencia.
5. Propagación.- consiste en el
sumatorio de cada entrada
multiplicada por el peso de su
interconexión, si el peso es positivo
(exitatoria) y si es negativo
(inhibitoria).
Activación.- modifica a la anterior,
puede no existir ya que puede ser la
misma función de propagación.
Transferencia.- se aplica al valor
devuelto por la función de activación.
Esta acotar la salida de la neurona
6. Redes Neuronales Artificiales
Es un circuito eléctrico que realiza la
suma de las diferentes señales que
recibe de otras unidades iguales y
produzca en la salida un 1 o un 0,
según el resultado conforma una
representación de una RNA.
7. La RNA responde a señales
eléctricas, la respuesta la produce un
circuito activo o la función de
transferencia.
Las dendritas lleva las señales
eléctricas por el cuerpo de ella misma,
si es positivo (exitatoria) y si es
negativo (inhibitoria).
8. Tipologías de las RNA
Modelos.- Voy a nombrar unos
ejemplos:
Adeline, memorias asociativas, Redes
ART, etc.
Topología.- Clasificación en función
del patrón de conexiones que
presenta. Existen dos tipos de redes
de propagación hacia delante:
Monocapa y Multicapa.
9. Aprendizaje.- Clasificación en función
del tipo de aprendizaje que es capaz.
Hay cuatro tipos:
Supervisado.- necesita datos de
entrada.
No supervisado.- no necesita datos de
entrada.
Reforzado.- sitúa a medio camino
entre el supervisado y el auto
organizado.
Redes híbridas.- enfoque mixto que
se utiliza una función de mejora para
10. Tipo de entrada.- se pueden clasificar
las RNA según sean capaces de
procesar información, hay dos tipos:
Redes analógicas.- procesan datos de
entrada con valores continuos.
Redes discretas.- procesan datos de
entrada de naturaleza discreta.
11. Aplicaciones
Las características de las RNA las
hacen bastante apropiadas para
aplicaciones en las que no se dispone
un modelo identificable que pueda ser
programado.
También se pueden utilizar cuando no
existen modelos matemáticos
precisos o algoritmos con complejidad
razonable.,
Para crear controladores para robots.
En conjunción con los algoritmos
12. Ventajas
Las ventajas son las siguientes:
Aprendizaje: proporciona a las 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.
Tolerancia a fallos: una RNA almacena
la información de forma redundante, aun
así ésta puede seguir respondiendo de
manera aceptable.
13. Flexibilidad: una RNA puede manejar
cambios no importantes en la
información de entrada
Tiempo real: La estructura de una
RNA es paralela, por lo cuál si esto es
implementado con computadoras
especiales, se pueden obtener
respuestas en tiempo real.
