Redes neuronales

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REDES NEURONALES

ARTIFICIALES

ÍNDICE

Introducción

La neurona y la sinapsis

El modelo de McCulloch-Pitts

Desarrollo histórico de las redes neuronales

El Perceptrón:

5.1 Estructura
5.2 Funcionamiento
5.3 Mecanismo de variación de los pesos

Conclusiones

Aplicaciones al control automático

BibliografíaIntroducción

De la prehistoria al futuro que tal vez Babbage nunca soñó. El desarrollo de máquinas que puedan imitar la capacidad de aprendizaje del hombre es actualmente un desafío en el que pone sus miras buena parte de la comunidad científica. Con esta amplia Introducción a las redes neuronales, pretendemos dar a conocer los elementos básicos de lo que comúnmente se denomina InteligenciaArtificial, para así comprender de qué modo pueden llegar a «pensar» y «aprender» las máquinas.
El hombre se ha caracterizado siempre por una búsqueda constante de nuevas vías para mejorar sus condiciones de vida. Estos esfuerzos le han servido para reducir el trabajo en aquellas operaciones en las que la fuerza juega un papel primordial. Los progresos obtenidos han permitido dirigir estos esfuerzos aotros campos, como por ejemplo, a la construcción de máquinas calculadoras que ayuden a resolver de forma automática y rápida determinadas operaciones que resultan tediosas cuando se realizan a mano.

Uno de los primeros en acometer esta empresa fue Charles Babbage, quien trató infructuosamente de construir una máquina capaz de resolver problemas matemáticos. Posteriormente otros tantosintentaron construir máquinas similares, pero no fue hasta la Segunda Guerra Mundial, cuando ya se disponía de instrumentos electrónicos, que se empezaron a recoger los primeros frutos. En 1946 se construyó la primera computadora electrónica, ENIAC. Desde entonces los desarrollos en este campo han tenido un auge espectacular.

Estas máquinas permiten implementar fácilmente algoritmos para resolvermultitud de problemas que antes resultaban engorrosos de resolver. Sin embargo, se observa una limitación importante: ¿qué ocurre cuando el problema que se quiere resolver no admite un tratamiento algorítmico, como es el caso, por ejemplo, de la clasificación de objetos por rasgos comunes?. Este ejemplo demuestra que la construcción de nuevas máquinas más versátiles requiere un enfoque del problemadesde otro punto de vista. Los desarrollos actuales de los científicos se dirigen al estudio de las capacidades humanas como una fuente de nuevas ideas para el diseño de las nuevas máquinas. Así, la inteligencia artificial es un intento por descubrir y describir aspectos de la inteligencia humana que pueden ser simulados mediante máquinas. Esta disciplina se ha desarrollado fuertemente en losúltimos años teniendo aplicación en algunos campos como visión artificial, demostración de teoremas, procesamiento de información expresada mediante lenguajes humanos... etc.

Una Red Neuronal es el resultado de los intentos por reproducir mediante computadoras el funcionamiento del cerebro humano. El cerebro está compuesto por miles de millones de neuronas, interconectadas de forma variable ycompleja. Su peculiar forma de trabajo le convierte en el dispositivo más eficaz para procesar información del mundo real.

Cada neurona recibe impulsos procedentes de otras neuronas, que procesa individualmente dándole un peso determinado. Después transmite la señal resultante a otras neuronas, siguiendo una configuración variable para cada caso. Las redes neuronales tratan de simular este proceso enun equipo computacional.

El papel de las neuronas es tomado por los nodos, que son pequeñas unidades inteligentes con capacidad de almacenar y procesar señales.

Al igual que las neuronas en el cerebro humano, cada nodo recibe unas señales que proceden del exterior de la red o de otros nodos, las procesa dando distinto peso a cada una y genera una única señal de salida que se transmite a...
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