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Fundamentos de las redes neuronales
artificiales: hardware y software
Bonifacio Martín del Brío
Dpto. Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica Industrial
Universidad de Zaragoza
50009 Zaragoza

Carlos Serrano Cinca
Dpto. de Contabilidad y Finanzas
Facultad de C. Económicas y Empresariales
Universidad de Zaragoza
50005 Zaragoza

0.1. Resumen
Lasredes neuronales artificiales tratan de modelizar esquemáticamente la
estructura hardware del cerebro, para reproducir sus características computacionales. Estos sistemas de procesamiento de información, paralelos, distribuidos y
adaptativos, a partir de datos del entorno y empleando algoritmos numéricos, son
capaces de aprender de la experiencia. En este artículo realizamos una introducción alos sistemas neuronales artificiales. En primer lugar, exponemos sus
aspectos esenciales, en cuanto a la estructura de la neurona, arquitectura de la red
y aprendizaje. A continuación describimos con brevedad algunos de los modelos
más conocidos. Por último, comentamos las diferentes maneras de realizar un
sistema neuronal, y sus aplicaciones a la resolución de problemas prácticos.
Palabrasclave: Redes neuronales artificiales. Procesamiento de la
Información. Neurocomputadores.
0.2. Abstract
Neural networks schematically model the hardware structure of our brain to
reproduce its computational abilities. These parallel, distributed and adaptative
processing systems are able to learn from experience, working on environmental
data and by using numerical algorithms. This paper isan introduction to artificial
neural networks. Firstly, basic features of the neuron model, network architectuScire. 1 : 1 (en.-jun. 1995).

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re and learning algorithms are presented. Secondly, the best known models of
neural networks are described. Lastly, the different procedures for developing an
artificial neural system are disscussed,together with their possible applications
to real world problems.
Keywords: Artificial Neural Networks. Information Processing. Neural
computers.
1. Introducción
En la actualidad, muchos de los esfuerzos más dinámicos dentro de las actividades de I+D involucran el estudio de materias que hasta hace poco podían
considerarse minoritarias, como el caos, los sistemas difusos y las redesneuronales. En el presente trabajo, trataremos sobre la última de las citadas, las redes
neuronales o sistemas neuronales artificiales (SNA).
El estudio de los SNA resulta interesante por dos razones principales. Por una
parte, para muchos investigadores en neurociencias y psicología constituyen una
modelización del cerebro que les permite profundizar en su estudio. Por otra parte, estos modelos resultanimportantes desde un punto de vista tecnológico. Pese
al gran desarrollo de la electrónica y las ciencias de la computación, ningún sistema creado por el hombre ha sido todavía capaz de llevar a cabo tareas tan aparentemente simples como reconocer una mosca y atraparla al vuelo, tareas que un
sistema sencillo como el cerebro de la rana es capaz de llevar a cabo con eficacia.
Parece ser que losproblemas más sencillos para los animales (visión, reconocimiento de patrones, coordinación, etc.) son precisamente los más difíciles de
resolver con las técnicas convencionales de cómputo, basadas en ordenadores
que ejecutan secuencialmente complejos algoritmos. De este hecho puede deducirse que la emulación de la estructura de los sistemas de procesamiento biológicos puede resultar interesantepara alcanzar similares prestaciones en aquellos
problemas que más eficazmente resuelven.
Con las premisas anteriores, los SNA toman como base la estructura computacional del sistema nervioso con la intención de construir sistemas de procesamiento de la información paralelos, distribuidos y adaptativos, que puedan presentar un cierto comportamiento inteligente, similar al que manifiestan los...