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REDES NEURONALES ARTIFICIALES




RAFAEL ELÍAS JALK HINCAPIÉ
115024
YULY PAOLA SILVA GARCÍA
102021



Ingeniería del Conocimiento







Universidad Cooperativa de Colombia – UCC
Ingeniería de Sistemas
Bucaramanga 14 de Julio del 2013
Redes neuronales
El cerebro humano es considerado el sistema de almacenamiento, de cálculo y de aprendizaje más complejo conocido
Una redneuronal, según Freman y Skapura, es un sistema de procesadores paralelosconectados entre sí en forma de grafo dirigido. Esquemáticamente cada elemento deprocesamiento (neuronas) de la red se representa como un nodo. Estas conexionesestablecen una estructura jerárquica que tratando de emular la fisiología del cerebro buscanuevos modelos de procesamiento para solucionar problemas concretos delmundo real. Loimportante en el desarrollo de la técnica de las RNA es su útil comportamiento al aprender,reconocer y aplicar relaciones entre objetos y tramas de objetos propios del mundo real. Eneste sentido, se uilizan las RNA como una herramientas que podrá utilizarse para resolverproblemas difícileshttp://www.dynamics.unam.edu/DinamicaNoLineal/Articulos/MineriaDatos/Articulo03.pdf

Podemosdefinir a una red neuronal (RNA en adelante) como modelos matemáticos inspirados en sistemas biológicos, adaptados y simulados en computadoras convencionales.
http://catarina.udlap.mx/u_dl_a/tales/documentos/lis/navarrete_g_j/capitulo2.pdf

un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano:la neurona
ftp://decsai.ugr.es/pub/usuarios/castro/Material-Redes-Neuronales/Libros/matich-redesneuronales.pdf

Las redes neuronales son estructuras de procesamiento paralelo, que están inspiradas en el funcionamiento neurobiológico humano, de esta forma pretenden emular sus capacidades de aprendizaje, clasificación, reconocimiento, entre otras. Esto hace que ofrezcan numerosas ventajas y queeste tipo de tecnología se esté aplicando en múltiples áreas.
Su unidad básica de procesamiento es el nodo o neurona: Esta consiste fundamentalmente en una función matemática arbitraria, cuya función es recopilar la información que recibe, procesar esta información y comunicarla a otros nodos.
La red se organiza a través de capas de neuronas: Las cuales son conjuntos de neuronas cuyas entradasprovienen de la misma fuente.
http://archivos.labcontrol.cl/SI/SI_REDNEURO.pdf

Una red neuronal consiste en un conjunto de unidades elementales PE (processelement) conectadas de una forma concreta. El interés de las ANN (Artificial Neural Networks) no reside solamente en el modelo del elemento PE sino en las formas en que se conectan estos elementos procesadores. Generalmente los elementos PEestán organizados en grupos llamados niveles o capas. Una red típica consiste en una secuencia de capas con conexiones entre capas adyacentes consecutivas.
http://cvb.ehu.es/open_course_ware/castellano/tecnicas/redes_neuro/contenidos/pdf/libro-del-curso.pdf

Arquitectura de una red neuronal
Para diseñar una red neuronal es necesario definir su estructura externa y los parámetros internos que lacaracterizan:

Aspectos externos
Numero de capas
Numero de neuronas por capa
Tipo de conexión entre neuronas
Las señales neuronales pueden seguir una propagación hacia adelante (feedforward) a través de las capas de las red, hacia atrás (feedback) o una combinación de ambas.


Aspectos internos
Función de confluencia
Entrega una señal globalizada de todas las entradas, para esto ponderacada entrada a través de un factor denominado centro de la red, el que valoriza la importancia de la conexión.
Función de activación
Es la función generadora de la salida de cada neurona, la cual se aplica a la confluencia.
Taxonomía de las redes neuronales
Existen dos fases en toda aplicación de las redes neuronales: la fase de aprendizaje o entrenamiento y la fase de prueba. En la fase...