Redes neuronales

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Redes Neuronales
Una Red Neuronal Artificial (RNA) es una estructura que, inspirada en la biofísica del cerebro, permite resolver tareas de clasificación y predicción.
* Perceptrón

Fue elprimer modelo de Red Neuronal Artificial supervisada. Es la más simple de las Redes neuronales

Características:

* Una capa de entrada con ni neuronas aferentes.
* Una capa de salida con noneuronas eferentes.
* Coeficientes wij que representan la intensidad de la sinapsis entre la neurona i de la capa de entrada y la neurona j de la capa de salida.
* Función de transferencia (actividadneuronal j - ésima) igual a la función:
..Sj = Kj uj, para una RNA lineal.
..Sj = Kj Tanh(uj) para una RNA no lineal.

Donde:
uj = Si wijri = Estímulo eficaz sobre la neurona j-ésima de la capa desalida.
ri = Actividad de la neurona i-ésima de la capa de entrada.
* La RNA "aprende" (modifica su set de sinapsis) al minimizar iterativamente la función
E = Sj (Sj - dj )2 / 2
(Energía cinéticarelativa)
Donde:
dj = Valor de salida deseado en la neurona j
Sj = Valor realmente obtenido en la neurona j
Aplicaciones de Redes Neuronales:
Algunas de las aplicaciones más destacadas son:Reconocimiento de patrones de clasificación:
* Reconocimiento de voz, de caracteres manuscritos,...
* Análisis y reconocimiento de imágenes, formas,...
* Diagnostico clínico.
Análisis deseries temporales y predicción:
* Modelos meteorológicos.
* Predicción del comportamiento.
* Predicción de series temporales.
* Robótica
* Redes Bayesianas
Las redes Bayesianas songráficos acíclicos dirigidos cuyos nodos representan variables y los arcos que los unen codifican dependencias condicionales entre las variables. Los nodos pueden representar cualquier tipo de variable,ya sea un parámetro medible (o medido), una variable latente o una hipótesis. Existen algoritmos que realizan inferencias y aprendizaje basados en redes bayesianas. Un gráfico acíclico dirigido es...
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