computaci n neuronal

computación neuronal
Cualquier sistema neuronal tiene como propósito el control centralizado de las distintas funciones que rigen el organismo. En los animales superiores, la mayor capacidad delsistema nervioso central está relacionada con el comportamiento, es decir, el control del estado del organismo con respecto a su entorno mediante el encadenamiento de acciones elementales para conseguirun comportamiento social complicado.
En el desarrollo de la tecnología de la información, actualmente parece existir una nueva fase donde el objetivo es reproducir muchas de las funciones neuronalesartificialmente. Por ejemplo, la implementación de funciones sensoriales para hacer ver u oir a las máquinas.
Definición de Red Neuronal
Existen numerosas formas de definir lo que son las redesneuronales. Aún así y lejos de abrumar con definiciones complejas sólo citaré la dada por T. Kohonen en "An Introduction to Neural Computing".Neural Networks, Vol. 1, págs. 3-16, 1988 en la que se definecomo "Un conjunto de redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundoreal de mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico"
Hay que destacar de tales computadores neuronales que no ejecutan las típicas instrucciones de máquina de los computadores digitales. Enprincipio, la operación de proceso básico realizada por todos los procesadores elementales es una operación análoga de transformación de sus señales de entrada. Para comprender esto, nos debemos fijaren el modelo biológico. Las células neuronales (neuronas) se corresponden con los procesadores elementales. Las interconexiones se realizan por medio de las ramas de salida (axones) que producen unnúmero variable de conexiones (sinapsis) con otras neuronas. Las redes neuronales son sistemas de simples elementos de proceso muy interconectados.
Ventajas de las Redes Neuronales
Debido a su...