Redes neuronales artificiales

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REDES NEURONALES

INTRODUCCION

Las redes neuronales son una técnica eficaz para resolver muchos problemas del mundo real. Ellos tienen la capacidad de aprender de la experiencia con el fin de mejorar su rendimiento y adaptarse a los cambios en el medio ambiente. Además de que son capaces de tratar con información incompleta o datos de ruido y puede ser muy eficaz, especialmente ensituaciones donde no es posible definir las reglas o pasos que conducen a la solución de un problema.

A partir de los datos de medición de una fuente conocida o desconocida, una red neuronal puede ser entrenada para realizar la clasificación, la estimación, la simulación y predicción de los procesos subyacentes que generan datos. Por lo tanto, las redes neuronales, son herramientas de software diseñadaspara estimar las relaciones en los datos. Una relación estimada es esencialmente un mapa o una función, sobre los datos en bruto a sus características.
El área general de las redes neuronales artificiales tiene sus raíces en nuestra comprensión del cerebro humano. En este sentido, los conceptos iniciales se basaron en los intentos de imitar la manera del cerebro de procesar la información. Losesfuerzos que siguieron dieron lugar a diversos modelos de estructuras de red neuronal biológica y el aprendizaje de algoritmos.

Redes Neuronales de tipo Biológico

El cerebro consta de un gran número (aprox. 10^11) de elementos interconectados (aprox. 10^4 conexiones por elemento), llamados neuronas. Estas neuronas tienen tres componentes principales, las dendritas, el cuerpo de la célula osoma, y el axón. Las dendritas, son el árbol receptor de la red, son como fibras nerviosas que cargan de señales eléctricas el cuerpo de la célula. El cuerpo de la célula, realiza la suma de esas señales de entrada. El axón es una fibra larga que lleva la señal desde el cuerpo de la célula hacia otras neuronas. El punto de contacto entre un axón de una célula y una dendrita de otra célula es llamadosinápsis, la longitud de la sinápsis es determinada por la complejidad del proceso químico que estabiliza la función de la red neuronal.

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Algunas de las estructuras neuronales son determinadas en el nacimiento, otra parte es desarrollada a través del aprendizaje, proceso en que nuevas conexiones neuronales son realizadas y otras se pierden por completo.

Las estructuras neuronalescontinúan cambiando durante toda la vida, estos cambios consisten en el refuerzo o debilitamiento de las uniones sinápticas; por ejemplo se cree que nuevas memorias son formadas por la modificación de esta intensidad entre sinápsis, así el proceso de recordar el rostro de un nuevo amigo, consiste en alterar varias sinápsis.

Todas las neuronas conducen la información de forma similar, esta viaja alo largo de axones en breves impulsos eléctricos, denominados potenciales de acción; los potenciales de acción que alcanzan una amplitud máxima de unos 100 mV y duran 1 ms.

Aunque los axones puedan parecer hilos conductores aislados, no conducen los impulsos eléctricos de igual forma, como hilos eléctricos no serían muy valiosos, pues su resistencia a lo largo del eje es demasiado grande y aresistencia de la membrana demasiado baja; la carga positiva inyectada en el axón durante el potencial de acción queda disipada uno o dos milímetros más adelante, para que la señal recorra varios centímetros es preciso regenerar frecuentemente el potencial de acción a lo largo del camino la necesidad de reforzar repetidamente esta corriente eléctrica limita a unos 100 metros por segundo lavelocidad máxima de viaje de los impulsos, tal velocidad es inferior a la millonésima de la velocidad de una señal eléctrica por un hilo de cobre.

En algunas neuronas los impulsos se inician en la unión entre el axón y el soma, y luego se transmiten a lo largo del axón a otras células nerviosas. Cuando el axón está cerca de sus células destino, se divide en muchas ramificaciones que forman sinápsis...
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