Redes neuronales

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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 dará una visión rápida sobre el funcionamiento de las mismas enlos 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.

FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURONALES

Panorama Histórico
Conseguir, diseñar yconstruir máquinas capaces de realizar procesos con cierta inteligencia ha sido uno de los principales objetivos y preocupaciones de los científicos a lo largo de la historia. Sin embargo a pesar de disponer de herramientas y de lenguajes de programación diseñados para el desrrollo de máquinas inteligentes, existe un problema de fondo que limita los resultados: estas máquinas se implementan sobreordenadores basados en la filosofía de Von Neumann, y se apoyan en una descripción secuencial del proceso de tratamiento de la información.
Las primeras explicaciones teóricas sobre el cerebro y el pensamiento fuerón dadas por algunos filósofos griegos, como Platón y Aristóteles, quienes fuerón apoyados despúes por Descartes y filósofos empiristas.
Alan Turing, en 1936, fue el primero enestudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación, pero quienes primero concibierón algunos fundamentos de la computación neuronal fuerón Warren McCulloch y Walter Pitts, despúes otras teorias iniciales fuerón expuestas por Donald Hebb. Pero solo hasta 1957 Frank Rosenblatt comenzó el desarrollo del Perceptrón, la red neuronal más antigua de la que me encargaré posteriormente.
Másadelante apareció el modelo ADALINE, desarrollado por Bernard Widrow y Marcial Hoff.
Stephen Grossberg realizó Avalancha en 1967, hasta 1982 el crecimiento se frenó pero surgierón luego investigaciones sobre redes como la de Marvin Minsky y Seymour Papert, despúes James Anderson desarrollo el Asociador Lineal, en Japón Kunihiko Fukushimika y Teuvo Kohonen que se centrarón en redes neuronales para elreconocimiento de patrones; en USA John Hopfield tambien realizó importantes investigaciones.

Desde 1985 comenzarón a consolidarse los congresos más importantes como Neuronal Networks for Computing, la Neural Information Processing Systems, entre algunas otras.
Actualmente, son numerosos los trabajos que se realizan y publican. Revistas como Neural Networks, Transactions on Neural Networks,entre otros, son las encargadas de la publicación de los últimos avances.
El Departamento de Defensa de los Estados Unidos, la Sociedad Europea de Redes Neuronales son algunos de los ejemplos del resurgir de la investigación sobre redes neuronales.
El Modelo Biológico
La teoría y modelado de resdes neuronales está inspirada en la estructura y funcionamiento de los sistemas nerviosos, donde laneurona es el elemento fundamental.
En general, una neurona consta de un cuerpo celular más o menos esférico, de 5 a 10 micras de diámetro, del que salen una rama principal, el axón, y varias ramas más cortas, llamadas dendritas.
Una de las características de las neuronas es su capacidad de comunicarse. En términos generales las dendritas y el cuerpo celular reciben señales de entrada; el cuerpocelular las combina e integra y emite señales de salida. El axón transmite dichas señales a los terminales axónicos, que distribuyen información o un nuevo conjunto de neuronas, se calcula que en el cerebro humano existen del orden de 1015 conexiones.
Las señales que se utilizan son de dos tipos: eléctrica y química. La señal generada por la neurona y transportada a lo largo del axón es un...
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