Downhill en el ecuador

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Universidad Internacional SEK
Facultad de sistemas y telecomunicaciones

Christian Mosquera

9no Sistemas

14 de enero del 2011

Redes neuronales
Las redes neuronales son interconexiones deneuronas o nodo los cuales pueden ser dispositivos, que poseen capacidades de guardar conocimientos de una forma distribuida, para resolver problemas, para simular las redes neuronales humas en redesfísicas de informática.

Introducción
Las redes neuronales artificiales son paradigmas computacionales de procesamiento de información, inspirados en la forma en que funcionan las redes neuronalesbiológicas. Las redes neuronales son capaces de aprender a clasificar conjuntos de datos imprecisos (ruidosos). Esto es logrado en dos fases. En la primera fase (de aprendizaje), la red neuronalaprende a clasificar los datos mediante un conjunto de ejemplares denominado training set. En la segunda fase (de prueba), la red neuronal es capaz de generalizar el conocimiento adquirido para clasificarun conjunto de ejemplares nuevos, denominado testing set, no vistos durante el aprendizaje. Estos modelos codifican numéricamente el conocimiento que adquieren en la fase de aprendizaje. Esteconocimiento está distribuido en toda la red y almacenado en sus conexiones sinápticas, lo cual hace considerablemente difícil la generación de estructuras que expliquen las respuestas de la red neuronal.Las imágenes de geles de electroforesis bidimensionales (2D-GE: two-dimensional gel electrophoresis) son imágenes digitales de mapas de proteínas, obtenidas con la técnica bioquímica 2D-PAGE, quepermite separar proteínas contenidas en una muestra biológica. La característica principal de esta técnica es su poder de alta resolución; se puede separar hasta 2000 proteínas de muestras de plasma y otrosfluidos fisiológicos. Los mapas proteicos producidos por esta técnica pueden ser convertidos a imágenes digitales para su posterior análisis y cuantificación mediante la computadora. En este...
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