Actividad 1


Universidad Autónoma
de Nuevo León




Facultad de Ingeniería
Mecánica y Eléctrica

Seminario II

Actividad 1














Fecha de entrega: 12/08/2014
Redes neuronales artificiales
Las RedesNeuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Están constituidas por elementos que se comportan de forma similar a laneurona biológica en sus funciones más comunes. Estos elementos están organizados de una forma parecida a la que presenta el cerebro humano.
Las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplosprevios a ejemplos nuevos y abstraen las características principales de una serie de datos.
Aprender: adquirir el conocimiento de una cosa por medio del estudio, ejercicio o experiencia. Las ANN puedencambiar su comportamiento en función del entorno. Se les muestra un conjunto de entradas y ellas mismas se ajustan para producir unas salidas consistentes.
Generalizar: extender o ampliar una cosa.Las ANN generalizan automáticamente debido a su propia estructura y naturaleza. Estas redes pueden ofrecer, dentro de un margen, respuestas correctas a entradas que presentan pequeñas variacionesdebido a los efectos de ruido o distorsión.
Abstraer: aislar mentalmente o considerar por separado las cualidades de un objeto. Algunas ANN son capaces de abstraer la esencia de un conjunto de entradasque aparentemente no presentan aspectos comunes o relativos.
En las Redes Neuronales Artificiales, ANN, la unidad análoga a la neurona biológica es el elemento procesador,PE (process element). Unelemento procesador tiene varias entradas y las combina, normalmente con una suma básica. La suma de las entradas es modificada por una función de transferencia y el valor de la salida de esta función detransferencia se pasa directamente a la salida del elemento procesador.
La salida del PE se puede conectar a las entradas de otras neuronas artificiales (PE) mediante conexiones ponderadas...