Red neuronal

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Inteligencia Artificial
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TRABAJO PRÁCTICO
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Redes Neuronales-------------------------------------------------

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Integrantes:
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Belotto, Veronica 42671
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Turno: Lunes - Noche-------------------------------------------------
Docente: Gabriel Barrera
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Fecha: 6 de junio de 2011
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REDES NEURONALES
A fines del siglo XVII, tiene lugar la revolución industrial en Inglaterra. En donde se sustituyó el esfuerzo humano por maquinariasespecializadas. Aunque fue un gran avance en muchos aspectos trajo repercusiones perjudiciales.
El hombre se ha caracterizado siempre realizar estudios constantes de nuevas vías para mejorar sus condiciones de vida.
Dirigir estos estudios para emular las capacidades humanas mediante maquinas, es objetivo de la inteligencia artificial. Desarrollar aplicaciones para diversos campos.
Las redesneuronales tratan de simular la capacidad de memorizar y asociar hechos.
El termino red neuronal, es un término biológico, que consiste en una colección de neuronas. La célula nerviosa se denomina neurona, que es la unidad funcional del sistema nervioso. El cerebro humano contiene aproximadamente 12 billones de células nerviosas o neuronas.
Las neuronas son eléctricamente activas e interactúanentre ellas mediante un flujo de corrientes eléctricas locales. Estas corrientes se deben a diferencias de potencial entre las membranas celulares de las neuronas. Un impulso nervioso es un cambio de voltaje que ocurre en una zona localizada de la membrana celular. El impulso se transmite a través del axón (salida) hasta llegar a la sinapsis, produciendo la liberación de una sustancia químicadenominada neurotransmisor que se esparce por el fluido existente en el espacio sináptico. Cuando este fluido alcanza el otro extremo transmite la señal a la dendrita (entrada). Los impulsos recibidos desde la sinapsis se suman o restan a la magnitud de las variaciones del potencial de la membrana. Si las contribuciones totales alcanzan un valor determinado (alrededor de 10 kilovoltios) se disparanuno o más impulsos que se propagarán a lo largo del axón.


Desarrollo histórico de las redes neuronales
En 1943 McCulloch y Pitts propusieron el modelo de neurona. Seis años después, se presenta la regla de aprendizaje por Hebb en 1949.
En 1957, Rosenblatt presentó el Perceptron, una red neuronal con aprendizaje supervisado cuya regla de aprendizaje era una modificación de la propuesta porHebb. Se crearon grandes expectativas sobre sus aplicaciones, que posteriormente se tornaron en gran decepción cuando en 1969 Minsky y Papert demostraron las grandes limitaciones de esta red.
En los años 60 se propusieron otros dos modelos, también supervisados, basados en el Perceptron de Rosenblatt, pero con reglas de aprendizaje diferente, los cuales fueron llamadosdenominados Adaline y Madaline.
La era moderna de las redes neuronales artificiales surge con la técnica de aprendizaje de propagación hacia atrás.
El Perceptron trabaja con patrones de entrada binarios, y su funcionamiento, por tratarse de una red supervisada, se realiza en dos fases: una primera en la que se presentan las entradas y la salidas deseadas; en esta fase la red aprende la salida que debe dar para cada...