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Que son las Redes Neuronales Artificiales?
#1
Lightbulb 
Redes Neuronales Artificiales

Según Wikipedia... Enlace Original

   

Las redes neuronales (también conocidos como sistemas conexionistas) son un enfoque computacional, que se basa en una gran colección de unidades neurales (también conocido como neuronas artificiales ), para modelar libremente la forma en que un cerebro biológico resuelve problemas con grandes grupos de neuronas biológicas conectados por los axones. Cada unidad neuronal está conectado con otros, y los enlaces se pueden aplicar en su efecto sobre el estado de activación de unidades neuronales conectadas. Cada individuo de la unidad neuronal puede tener una función de suma, que combina los valores de todas las entradas juntos. Puede haber una función umbral o función de limitación en cada conexión y en la propia unidad: de tal manera que la señal debe superar el límite antes de la propagación a otras neuronas. Estos sistemas son auto-aprendizaje y formación, en lugar de programar de forma explícita, sobresalen en las zonas donde la solución o función de detección es difícil de expresar en un programa de ordenador tradicional.

Las redes neuronales suelen consistir en varias capas o un diseño de cubo, y la ruta de la señal atraviesa de adelante hacia atrás. Propagación hacia atrás es donde se utiliza la estimulación hacia adelante o en el "frente" para restablecer los pesos de las unidades neuronales y esto a veces se realiza en combinación con una formación en la que se conoce el resultado correcto. Las redes modernas son un poco más libres en el sentido de que fluye en términos de estimulación e inhibición con conexiones que interactúan de una manera mucho más caótica y compleja. Redes neuronales dinámicas son lo más avanzadas en que pueden dinámicamente, formar nuevas conexiones e incluso nuevas unidades neuronales.

El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque varias redes neuronales son más abstractas. Proyectos de redes neurales modernas suelen trabajar con unos pocos miles a unos pocos millones de unidades neuronales y millones de conexiones, que sigue siendo varios órdenes de magnitud menos complejo que el cerebro humano y más cercano a la potencia de cálculo de un gusano.

Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo , interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado.

Las redes neuronales se basan en los números reales, con el valor del núcleo y del axón siendo típicamente una representación entre 0,0 y 1.

Un aspecto interesante de estos sistemas es que son impredecibles en su éxito con el autoaprendizaje. Después del entrenamiento, algunos se convierten en grandes solucionadores de problemas y otros no funcionan tan bien. Con el fin de capacitar a ellos, varios miles de ciclos de interacción que se producen normalmente.

redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y reconocimiento de voz , que son difíciles de resolver usando ordinaria de programación basado en reglas.

Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático , caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico .
Zero13

"Así como el hierro se oxida por falta de uso, también la inactividad destruye el intelecto.." - Leonardo Da Vinci

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#2
Lightbulb 
Añado un libro clásico sobre Redes Neuronales... un enfoque practico para entender las bases.
Adjunto.


Archivos adjuntos
.pdf   RedesNeuronales-EnfoqueBasico-2001.pdf (Tamaño: 890.31 KB / Descargas: 4)
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