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REDES NEURONALES ARTIFICALES

Elementos de una Red Neuronal Artificial

Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos que intentan reproducir el comportamiento del cerebro. Como talmodelo, realiza una simplificación, averiguando cuáles son los elementos relevantes del sistema, bien bien porque la cantidad de información de que se dispone es excesiva o bien porque es redundante. Unaelección adecuada de sus características, más una estructura conveniente, es el procedimiento convencional utilizado para construir redes capaces de realizar determinada tarea.

- Se conoce como capao nivel a un conjunto de neuronas cuyas entradas provienen de la misma fuente y cuyas salidas se dirigen al mismo destino.
- Unidad de proceso: La neurona Artificial. Existen tres tipos de unidadesen cualquier sistema: entradas, salidas y ocultas. Las unidades de entrada reciben señales desde el entorno; las de salida envían la señal fuera de la red, y las unidades ocultas son aquellas cuyasentradas y salidas se encuentran dentro del sistema.
- Estado de Activación. Los estados del sistema en un tiempo t se representan por un vector A(t). Los valores de activación pueden ser continuos odiscretos, limitados o ilimitados. Si son discretos, suelen tomar un conjunto discreto de valores binarios, así un estado activo se indicaría con un 1 y un estado pasivo se representaría por un cero. Enotros modelos se considera un conjunto de estados de activación, en cuyo valor entre [0,1], o en el intervalo [-1,1], siendo una función sigmoidal.
- Función de Salida o de Transferencia.Asociada con cada unidad hay una función de salida, que transforma el estado actual de activación en una señal de salida.
Estructura de una Red Neuronal Artificial

Anteriormente ya se estipuló quela distribución de neuronas dentro de la red se realiza formando niveles o capas de un número determinado de neuronas cada una, y que existen capas de entrada, de salida, y ocultas, ahora veamos las...