ingenieria

Redes Neuronales
Las RNA tienen un gran número de procesadores virtuales interconectados que de forma simplificada simulan la funcionalidad de las neuronas biológicas.
En esta simulación, lareorganización de las conexiones sinápticas biológicas se modela mediante un mecanismo de pesos, que son ajustados durante la fase de aprendizaje. En una RNA entrenada, el conjunto de los pesos determinael conocimiento de esa RNA y tiene la propiedad de resolver el problema para el que la RNA ha sido entrenada.
Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a que están basadasen la estructura del sistema nervioso, principalmente el cerebro.
Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje. Esta consiste enproporcionar a la RNA datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida
Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario deesto.
Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente.
Flexibilidad: Una RNA puedemanejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada
Tiempo real: La estructura de una RNA es paralela, por lo cual si esto esimplementado con computadoras o en dispositivos electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.
Computadoras Cuánticas
Las computadoras cuánticas son computadoras que utilizan Qubits envez de bits tradicionales

Clasificación de Flynn
En 1972 Michael Flynn, profesor de Ingeniería Eléctrica en la de la Universidad de Stanford, publicó un documento en donde escogió doscaracterísticas de las computadoras y probó con las 4 combinaciones posibles, las cuales describen a las computadoras por como los flujos de instrucciones interactúan con los flujos de información


SISD...