Redes beuronales

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INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Fernando Tanco

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Redes Neuronales Artificiales 1. Introducción Resulta irónico pensar que máquinas de cómputo capaces de realizar 100 millones de operaciones en coma flotante por segundo, no sean capaces de entender el significado de las formas visuales o de distinguir entre distintas clases de objetos. Los sistemas de computaciónsecuencial, son exitosos en la resolución de problemas matemáticos o científicos, en la creación, manipulación y mantenimiento de bases de datos, en comunicaciones electrónicas, en el procesamiento de textos, gráficos y auto edición, incluso en funciones de control de electrodomésticos, haciéndolos más eficientes y fáciles de usar, pero definitivamente tienen una gran incapacidad para interpretar elmundo. Esta dificultad de los sistemas de computo que trabajan bajo la filosofía de los sistemas secuenciales, desarrollados por Von Neuman, ha hecho que un gran número de investigadores centre su atención en el desarrollo de nuevos sistemas de tratamiento de la información, que permitan solucionar problemas cotidianos, tal como lo hace el cerebro humano; este órgano biológico cuenta con variascaracterísticas deseables para cualquier sistema de procesamiento digital, tales como: • • • • • Es robusto y tolerante a fallas, diariamente mueren neuronas sin afectar su desempeño. Es flexible, se ajusta a nuevos ambientes por aprendizaje, no hay que programarlo. Puede manejar información difusa, con ruido o inconsistente. Es altamente paralelo. Es pequeño, compacto y consume poca energía.

Elcerebro humano constituye una computadora muy notable, es capaz de interpretar información imprecisa suministrada por los sentidos a un ritmo increíblemente veloz. Logra discernir un susurro en una sala ruidosa, un rostro en un callejon mal iluminado y leer entre líneas un discurso; lo más impresionante de todo, es que el cerebro aprende sin instrucciones explícitas de ninguna clase, a crear lasrepresentaciones internas que hacen posibles estas habilidades. Basados en la eficiencia de los procesos llevados a cabo por el cerebro, e inspirados en su funcionamiento, varios investigadores han desarrollado desde hace más de 30 años la teoría de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), las cuales emulan las redes neuronales biológicas, y que se han utilizado para aprender estrategias de soluciónbasadas en ejemplos de comportamiento típico de patrones; estos sistemas no requieren que la tarea a ejecutar se programe, sino que generalizan y aprenden de la experiencia. La teoría de las RNA ha brindado una alternativa a la computación clásica, para aquellos problemas, en los cuales los métodos tradicionales no han entregado resultados muy convincentes, o poco convenientes. Las aplicaciones másexitosas de las RNA son: • • • • • • • Procesamiento de imágenes y de voz Reconocimiento de patrones Planeamiento Interfaces adaptivas para sistemas hombre/máquina Predicción Control y optimización Filtrado de señales

Los sistemas de computo tradicional procesan la información en forma secuencial; un computador serial consiste por lo general de un solo procesador que puede manipularinstrucciones y datos que se localizan en la memoria. El procesador lee, y ejecuta una a una las instrucciones en la memoria; este sistema serial es secuencial, todo sucede en una sola secuencia determinística de operaciones. Las RNA no ejecutan instrucciones, responden en paralelo a las entradas que se les presenta. El resultado no se almacena en una posición de memoria, este es el estado de la red para elcual se logra equilibrio. El conocimiento de una red neuronal no se almacena en instrucciones, el poder de la red está en su topología y en los valores de las conexiones (pesos) entre neuronas.

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Las ventajas de las redes neuronales son: • • • • Aprendizaje adaptativo. Capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o una experiancia inicial. Autoorganización. Una red...
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