Redes neoronales

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Introducción a las Redes Neuronales y su aplicación a la Investigación Astrofísica
Patricio García Báez pgarcia@ull.es

Patricio García Báez

1

Sumario
x Introducción x Inspiración

biológica x Modelado Neuronal x Implementaciones x Aplicaciones x Grupo de trabajo x Futuro de las RNAs

Patricio García Báez

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Redes Neuronales en la IA
Ramas de la Inteligencia Artificial ensus inicios: x Simbólica-deductiva:
– Sistemas formales de reglas y manipulación simbólica – Rama más conocida de la IA
x Conexionista:

– Inspirada en las redes neuronales biológicas – Métodos Inductivos: a partir de ejemplos
Ambas tratan de resolver problemas no algoritmicos a partir de la experiencia almacenada como conocimiento
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RNA como Modelo de ComputaciónConexionista vs. Von Neumann
• Masivamente paralelo • Datos y programa indiferenciable en las conexiones • Solución inducida por aprendizaje • Impredicibilidad de resultados • Gran tolerancia a fallos
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• Arquitectura secuencial • Separa claramente datos del programa en la memoria • Solución como algoritmo o programa introducido • Resultados totalmente predecibles • No toleraerrores
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Áreas de Trabajo
Procesamiento de Señales Análisis de Datos Reconocimiento de Patrones Control Inteligencia Artificial Desarrollo de aplicaciones basadas en técnicas conexionistas Construcción de modelos neuronales Proponer y validar modelos de funcionamiento de arquitecturas neuronales
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Aplicaciones
Informática Sicología

Implementaciones Arquitectura y Teoría de RNMatemáticas
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Neurofisiología Física

Inspiración biológica
“Entender el cerebro y emular su potencia”
x Cerebro:

– Gran velocidad de proceso – Tratamiento de grandes cantidades de información procedentes de:
• Los sentidos • Memoria almacenada

– Capacidad de tratar situaciones nuevas – Capacidad de aprendizaje

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Inspiración biológicax

Neuronas:
– Árbol dendrítico de entradas – Un axón de salida – Sobre de104 sinapsis – Comunicación mediante Potenciales de Acción (PA) – Periodo refractario de 10-3 segundos entre PAs

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Inspiración biológica
x

Transmisión neuronal:
– Impulso eléctrico que viaja por el axón – Liberación de neurotransmisores – Apertura/cierre de canales iónicos – Variaciónpotencial en dendrita – Integración de entradas en soma – Si se supera umbral de disparo se genera un PA

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Inspiración biológica
x

Red Neuronal Biológica:
– – – – de 1010 a 1011 neuronas 1014 sinapsis Organización por capas Organización por niveles:

• Sistema Nervioso Central (SNC) • Circuitos entre regiones • Circuitos locales • Neuronas • Árbolesdendríticos • Microcircuitos neuronales • Sinapsis • Canales iónicos Patricio García Báez • Moléculas

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Inspiración biológica
x

Características SNC:
– Inclinación a adquirir conocimiento desde la experiencia – Conocimiento almacenado en conexiones sinápticas – Gran plasticidad neuronal – Comportamiento altamente no-lineal – Alta tolerancia a fallos (muerte neuronal) – Apto para reconocimiento,percepción y control

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Modelado Neuronal
x Una

red neuronal artificial (RNA) es un sistema de procesamiento de información que tiene ciertas aptitudes en común con las redes neuronales biológicas:
– El procesamiento de información ocurre en muchos elementos simples llamados neuronas. – Las señales son transferidas entre neuronas a través de enlaces de conexión. –Cada conexión tiene un peso asociado, el cual, típicamente, multiplica a la señal transmitida. – Cada neurona aplica una función de activación (usualmente no lineal) a su entrada de red (suma de entradas pesadas) para determinar su salida. Laurene Fausett

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Modelado Neuronal
x Enfoques:

– Computacional:
• Modelos eficientes, potentes y simples • Áreas de...
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