ModelosNeuronales


INSTITUTO TECNICO BANCARIO SAN CARLOS


MAESTRÍA SISTEMAS COMPUTACIONALES

MATERIA:
SISTEMAS COMPUTACIONALES

CATEDRATICO:
Mtro. ARTURO SOSA ALTAMIRANO

TEMA:
MODELOS NEURONALES, COMPILADORES

EQUIPO:
ALBERTO REYES MARTINEZ
JOSE DAVID MARTÍNEZ GAYTAN





Fecha de revisión: 01/08/2015 Fecha de presentación: 08/08/2015
Contenido


1.Introducción………………………………………………………………………… 1
2. Parte 1. Redes Neuronales………………………………………………………. 2
2.1 Historia…………………………………………………………………………. 2
2.2 Concepto de Redes Neuronales……………………………….................... 4
2.3 Propiedades de las redes neuronales…………………………………........ 5
2.3.1 Topología………………………………………………………………... 6
2.3.2 Mecanismo de aprendizaje…………………………………………… 6
2.3.2.1 Redes con aprendizajesupervisado……………………….. 7
2.3.2.2 Redes con aprendizaje no supervisado……………………. 7
2.3.3 Tipo de asociación entre las informaciones de entrada y salida….. 8
2.3.4 Representación de la información de entrada y salida…………….. 9
2.4 Aplicaciones de las redes neuronales…………………………………….. 10
2.4.1 Aplicaciones médicas………………………………………………… 10
2.4.2 Aplicaciones enempresas…………………………………………… 12
2.4.3 Aplicaciones comerciales…………………………………………….. 13
3. Parte 2. Compiladores………………………………………………………....... 14
3.1 Historia………………………………………………………………………... 14
3.2 Concepto de compiladores…………………………………………………. 16
3.3 Partes de un compilador……………………………………………………. 16
3.4 Proceso de compilación…………………………………………………….. 17
3.4.1 Etapas del proceso……………………………………………………. 173.4.1.1 Fase de análisis………………………………………………. 17
3.4.1.2 Fase de síntesis………………………………………………. 18
3.4.1.3 Fase de optimización de códigos…………………………… 19
3.5 Tipos de compiladores………………………………………………………. 19
3.6 Herramientas automáticas…………………………………………………... 20
4. Conclusiones………………………………………………………………………. 21
5. Plan detrabajo…………………………………………………………………….. 22
6. Bibliografías………………………………………………………………………... 23




Introducción



Hoy en día nos encontramos con el uso de grandes tecnologías, pero nos basaremos en dos que han sido paso importante para la creación, entendimiento y comunicación de las mismas. Aquí se hablara de las redes neuronales una tecnología que están inspiradas en la biología, esto significa que están formadas por elementos que se comportan de manera análoga a lasneuronas (en las funciones más elementales) y están organizadas de una forma similar a la del cerebro, pero las analogías no son muchas más.
Esta también puede ser vista como un sistema inteligente que lleva a cabo tareas de manera distinta a como lo hacen las computadoras actuales. Si bien estas últimas son muy rápidas en el procesamiento de la información, existen tareas muy complejas, como elreconocimiento y clasificación de patrones, que demandan demasiado tiempo y esfuerzo aun en las computadoras más potentes de la actualidad, pero que el cerebro humano es más apto para resolverlas, muchas veces sin aparente esfuerzo (considere el lector como ejemplo el reconocimiento de un rostro familiar entre una multitud de otros rostros).
Otra tecnología que ha sido de gran impacto y que seincluye aquí son los compiladores los cuales han hecho que la comunicación máquina-hombre sea más sencilla, visto desde un punto informático es la traducción eficiente de un lenguaje de alto nivel al lenguaje máquina más rápido posible, que represente con precisión al primero. Lo que hace buena a una representación es: da las respuestas correctas, y se ejecuta rápidamente. Naturalmente, no importacuán rápido se ejecute un programa si no produce las respuestas correctas.
Inicialmente los compiladores eran herramientas que nos permitían escribir en algo más legible que el lenguaje ensamblador. Hoy en día rondan la inteligencia artificial, conforme toman nuestro código fuente de alto nivel y lo traducen a una versión...