Redes Neuronales



INVETSIGACION EN EL LABORATORIO
Aprendizaje para maquinas
Computo paralelo y distribuido
Modelado y control de robots humanoides

Motivación:
Las redes neuronales surgen como modelos alternos decómputo para solución de problemas complejos.
Por ejemplo un automóvil automático para que valla de un punto a otro automáticamente.
Una red neuronal artificial apropiada podría ser usada para lograr elobjetivo
Las redes neuronales han sido usadas con éxito en multitud de aplicaciones
Uno de los problemas importantes en una RNA es si entrenamiento esto es el auiste de sus interconexiones sinápticasen sus procesadores.

TAREAS QUE UNA RED NEUTRONAL PUEDE APRENDER
Asociar patrones de entrada con patrones de salida
Meintras mas características tengo mas fácil es asociar conceptos de un espaciocon conceptos de otro
Clasificar cosas
Asociamos cosas del mismo tipo
Aproximar funciones

Identificacion de Sistemas

Comparar dos partes de la red para comparar su similitud
Modelado Inverso
Controlde Procesos
Mandamos un mensaje y mandar mensajes de error al controlador que controla la planta



Aplicaciones
Biología
Finanzas
Reconocimiento de patrones
Optimización de espacios
Minería de datosAnalicis de tendencias
Previsión del tiempo
Previsión de evolución de precios
Valoración de riesgos
Control de procesar
Inspección de calidad de productos
Área medica
Diagnostico a partir de síntomasy datos
Predicción de reacciones adversas a los medicamentos
Área militar

Neurona: elemento básico de procesamiento de información de una red neuronal
Cuerpo neuronal (soma): parte de la neurona querecibe la información procesada del conjunto de dendritas conectadas a el
Dendrita: rama de entrada a una neurona que recibe información de otras neuronas que la procesa y envía si resultado alcuerpo de la neurona.
Axón: elemento de la neurona que sirve para transmitir hacia otras neuronas en resultado
*the neuron the primer
Red neuronal: es un conjunto interconectado de elementos simples de...