Pradigma de programacion

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PROYECTO REDES NEURONALES

PRESENTADO POR:

ANDY CIMACO

ZULAY CIMACO

ANDRES URQUIJO

DAVID SAAVEDRA

PRESENTADO A:

ING. NATALIA ROJAS

INGENIERIA DE SISTEMAS

I SEMESTRE

LOGICA Y ALGORITMOS

CORPORACION UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

UNIMINUTO

CERES GUALIVA LA VEGA

2010

PROYECTO REDES NEURONALES

PRESENTADO POR:

ANDY CIMACO

ZULAY CIMACO

ANDRESURQUIJO

DAVID SAAVEDRA

CORPORACION UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

UNIMINUTO

CERES GUALIVA LA VEGA

2010

TABLA DE CONTENIDO

- Introducción………………………………………………………………………..4

- Justificación……………………………………………………………………….5

- Objetivos…………………………………………………………………………..6

- Marco teórico: Redes Neuronales…………………………………………..7-20

- Conclusiones……………………………………………….…………………….21- Bibliografía………………………………………………………………………..22

INTRODUCCION

Con las Redes Neuronales se busca la solución de problemas complejos, no como una secuencia de pasos, sino como la evolución de unos sistemas de computación inspirados en el cerebro humano, y dotados por tanto de cierta "inteligencia", los cuales no son sino la combinación de elementos simples de proceso (neuronas - se daráuna visión rápida sobre el funcionamiento de las mismas en los seres vivos-) interconectados, que operando de forma paralela en varios estilos que serán analizados detalladamente, consiguen resolver problemas relacionados con el reconocimiento de formas o patrones, predicción, codificación, control y optimización entre otras aplicaciones que finalizarán con este documento.

Las ANN son un métodode resolver problemas, de forma individual o combinadas con otros métodos, para aquellas tareas de clasificación, identificación, diagnóstico, optimización o predicción en las que el balance datos/conocimiento se inclina hacia los datos y donde, adicionalmente, puede haber la necesidad de aprendizaje en tiempo de ejecución y de cierta tolerancia a fallos. En estos casos las RNAs se adaptandinámicamente reajustando constantemente los “pesos” de sus interconexiones.

Las ANN se basan en la analogía que existe en el comportamiento y función del cerebro humano, en particular del sistema nervioso, el cual está compuesto por redes de neuronas biológicas que poseen bajas capacidades de procesamiento, sin embargo toda su capacidad cognitiva se sustenta en la conectividad de éstas. La unidad deuna red neuronal artificial es un procesador elemental llamado neurona que posee la capacidad limitada de calcular, en general, una suma ponderada de sus entradas y luego le aplica una función de activación para obtener una señal que será transmitida a la próxima neurona. Estas neuronas artificiales se agrupan en capas o niveles y poseen un alto grado de conectividad entre ellas, conectividad quees ponderada por los pesos. A través de un algoritmo de aprendizaje supervisado o no supervisado, las ANN ajustan su arquitectura y parámetros de manera de poder minimizar alguna función de error que indique el grado de ajuste a los datos y la capacidad de generalización de las ANN.

JUSTIFICACION

Este trabajo se realizo por que se quiere dar a conocer al lector el funcionamiento de una redneuronal y las distintas clases de las mismas, en donde se presentan los elementos de cada red y sus aplicaciones en el campo de los sistemas, a través de la lógica

OBJETIVOS

• Ampliar mis conocimientos con respecto al tema

• Identificar los tipos de redes neuronales

• Distinguir el funcionamiento de una red neuronal

• Desatacar las ventajas de las redes neuronales• Conocer la estructura de una red

REDES NEURONALES

Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"[1] ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un...
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