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TEMA: Redes Neuronales
Las redes de neuronas artificiales, denominadas también como RNA1 en español y ANN2 en ingles, son un paradigma de aprendizaje yprocesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los seres humanos, cuya unidad básica son las Neuronas (Fig 1). Se trata de un sistema de interconexión deneuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas ó redes neuronales. Las redes neuronales consisten enuna simulación de las propiedades observadas en los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales (como un circuito integrado, un ordenador oun conjunto de válvulas). El objetivo es conseguir que las máquinas den respuestas similares a las que es capaz de dar el cerebro que se caracterizan por su generalización y su robustez. Con estasredes se busca resolver problemas simulando el comportamiento que tiene las neuronas de los seres humanos Neurona Biológica
Figura 1 Ahora veamos un esquema de una red neuronal Artificial (Fig 2)
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RNA Red Neuronal Artificial ANN Artificial Neural Network
Neto: Energía total aplicada a la neurona Umbral: valor de sensibilidad a la neurona Peso:
“Cuando reconozcamos patrones, se usanredes neuronales, así se posea poca información del problema” El acierto, con respecto a la solución de X problema se tiene, dependiendo del número de entradas.
Estos son ejemplos de algunasAplicaciones (problemas) que se pueden solucionar con RNA: •Reconocimiento de Formas •Optimización •Toma de Decisiones Umbral (µ): la representación del umbral aparece de la función Sigmoide
EcuaciónSigmoide: es la ecuación de activación de una red neuronal, sin importar el valor de X, excepto X=µ , siempre va a dar 0ó1
Que pasa si X = µ, S = ½ , por lo que no puede saber si es 0 ó 1, evitar...
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