Redes neuronales
Páginas: 3 (538 palabras)
Publicado: 27 de octubre de 2013
Redes Neuronales
Una de las teorías relacionales, que permiten la optimización del recurso de Hardware son
las redes neuronales; dichos algoritmos pretenden, a partir de su similitud con elsistema
nervioso y las conexiones entre las neuronas, optimizar el desarrollo de sistemas que
impliquen el uso de dispositivos programables.
En la teoría se expone, que todo sistema tienecapacidad, de realizar procedimientos, la
cual se puede aprovechar para el aprendizaje a partir de situaciones en las cuales el
sistema interactúa.
En los algoritmos de programación, que tienen encuenta las redes neuronales, se
establecen conexiones entre unidades básicas de procedimiento llamadas perceptrones.
Los perceptrones multinivel o multicapas, se pueden observa a partir delsiguiente gráfico:
Figura 1. Estructura de un Perceptrón5
Este consta de varias capas de procesamiento, una capa de entrada, capa de neuronas
ocultas y capa de neuronas de salida.
Cadacapa de neuronas, realiza su propia función, la capa de neuronas de entrada,
adaptarla señal, asignándole un peso a cada una de éstas, para llevarla hacia la capa de
neuronas ocultas, las cualesse encargan del procesamiento de la señal para llevarla
hacia la capa de salida.
Cada neurona, tiene la estructura básica que se muestra a continuación.
Fig. 1. Estructura básica de una neuronaEn ella se encuentra que a la entrada, los pasos sinápticos, asignan a cada una de las
entradas, un peso el cual es sumado a partir de la función Uk , para procesarla mediante
la función deactivación, obteniendo así la señal de salida k y , la ecuación que rige la
salida se muestra a continuación:
uk k
e
y − + =
1
1
Ec. 1.1 salida de una neurona6
La relación que existeentre la salida del bloque de función de activación y la entrada del
mismo es de tipo exponencial, y como se observa, inversamente proporcional, menor que
la unidad.
En los sistemas de...
Una de las teorías relacionales, que permiten la optimización del recurso de Hardware son
las redes neuronales; dichos algoritmos pretenden, a partir de su similitud con elsistema
nervioso y las conexiones entre las neuronas, optimizar el desarrollo de sistemas que
impliquen el uso de dispositivos programables.
En la teoría se expone, que todo sistema tienecapacidad, de realizar procedimientos, la
cual se puede aprovechar para el aprendizaje a partir de situaciones en las cuales el
sistema interactúa.
En los algoritmos de programación, que tienen encuenta las redes neuronales, se
establecen conexiones entre unidades básicas de procedimiento llamadas perceptrones.
Los perceptrones multinivel o multicapas, se pueden observa a partir delsiguiente gráfico:
Figura 1. Estructura de un Perceptrón5
Este consta de varias capas de procesamiento, una capa de entrada, capa de neuronas
ocultas y capa de neuronas de salida.
Cadacapa de neuronas, realiza su propia función, la capa de neuronas de entrada,
adaptarla señal, asignándole un peso a cada una de éstas, para llevarla hacia la capa de
neuronas ocultas, las cualesse encargan del procesamiento de la señal para llevarla
hacia la capa de salida.
Cada neurona, tiene la estructura básica que se muestra a continuación.
Fig. 1. Estructura básica de una neuronaEn ella se encuentra que a la entrada, los pasos sinápticos, asignan a cada una de las
entradas, un peso el cual es sumado a partir de la función Uk , para procesarla mediante
la función deactivación, obteniendo así la señal de salida k y , la ecuación que rige la
salida se muestra a continuación:
uk k
e
y − + =
1
1
Ec. 1.1 salida de una neurona6
La relación que existeentre la salida del bloque de función de activación y la entrada del
mismo es de tipo exponencial, y como se observa, inversamente proporcional, menor que
la unidad.
En los sistemas de...
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