Fundamentos de redes neuronales

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Escuela politecnica del ejercito |
Redes Neuronales Artificiales |
Fundamentos |
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Richard Alfonso Andrade Alfaro |
18/03/2011 |

El documento detalla el modelo biológico de donde parten todos los principios de la redes neuronales artificiales a mas de que se menciona los fundamentos básicos que constituyen dichas redes. |

Fundamentos de las Redes Neuronales Artificiales
Modelobiológico
El modelado de redes neuronales artificiales está basado en la estructura y funcionamiento de los sistemas nerviosos.

Partes de una Neurona:

* Soma que es el cuerpo de la célula en donde se aloja el núcleo de la célula.
* Dendritas que son ramificaciones de diversas fibras que salen del cuerpo de la célula.
* Axón que es una fibra más larga que también sale delcuerpo de la célula.
El cuerpo celular de la Neurona es más o menos esférico, de 5 a 10 micras de diámetro, del que las dendritas se ramifican tejiendo una tupida red alrededor de la célula, mientras el axón se extiende generalmente un centímetro y en algunos casos hasta un metro. Este también se ramifica en filamentos y subfilamentos mediante los que establece conexión con las dendritas y loscuerpos de las células de otras neuronas. A esta conexión se la conoce con el nombre de sinapsis. Cada neurona puede establecer conexión desde con una docena de neuronas hasta con cientos de miles de neuronas.
Las señales se propagan de una neurona a otra mediante una complicada reacción electroquímica. Las sinapsis liberan sustancias químicas transmisoras y entran a la dendrita, con lo cual se elevael potencial eléctrico del cuerpo de la célula. Una vez que se rebasa un cierto límite, se envía al axón un impulso eléctrico o potencial de acción. El impulso se difunde a través de las ramas del axón llegando finalmente a las sinapsis y liberando transmisores en los cuerpos de otras neuronas. Las sinapsis que aumentan el potencial se conocen como excitadoras y las que lo disminuyen el potencialse conocen como inhibidoras.
Plasticidad
Es una de las características más importantes de las conexiones sinápticas y es la capacidad para alterar a largo plazo la intensidad de las conexiones como respuesta a un patrón de simulación. Las neuronas establecen también conexiones con otras neuronas y a veces con grupos de ellas capaces de migrar de un sitio a otro. Los mecanismos anterioresconstituyen el fundamento del aprendizaje en el cerebro.
Peso de la sinapsis
Las señales que llegan a la sinapsis son las entradas a la neurona; éstas son ponderadas a través de un parámetro, denominado peso, asociado a la sinapsis correspondiente. Estas señales de entrada pueden excitar a la neurona o inhibirla (peso negativo). El efecto es la suma de las entradas ponderadas. Si la suma es igual omayor que el umbral de la neurona, entonces esta se activa.
Elementos de una red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos que intentan reproducir el comportamiento del cerebro.
Partes de una red Neuronal
Una RNA está constituida por nodos, o unidades, que están unidas mediante conexiones. Algunas de las unidades están conectadas al ambiente externo y se designancomo unidades de entrada o de salida según reciban estímulos externos o den la respuesta del sistema, respectivamente. Hay otras unidades (neuronas) que simplemente están conectadas a otras neuronas del sistema y que al no tener relación directa con la información de entrada ni con la de salida del sistema, se denominan como unidades ocultas.
Capas o Niveles Neuronales.
Se conoce como capa o nivela un conjunto de neuronas cuyas entradas provienen de la misma fuente (que puede ser otra capa de neuronas) y cuyas salidas se dirigen al mismo destino (que puede ser otra capa de neuronas).
* De entrada : es la capa que recibe directamente la información proveniente de las fuentes externas a la red
* Ocultas: son internas a la red y no tienen contacto directo con el entorno exterior....
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