Qu es Red Neuronal

¿Qué es Red Neuronal?
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"[]) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en laforma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial esfrecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales
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Los primeros modelos de redes neuronales datande 1943 por los neurólogos McCulloch y Pitts. Años más tarde, en 1949, Donald Hebb desarrolló sus ideas sobre el aprendizaje neuronal, quedando reflejado en la "regla de Hebb". En 1958, Rosemblattdesarrolló el perceptrón simple, y en 1960, Widrow y Hoff desarrollaron el ADALINE, que fue la primera aplicación industrial real.En los años siguientes, se redujo la investigación, debido a la falta demodelos de aprendizaje y el estudio de Minsky y Papert sobre las limitaciones del perceptrón. Sin embargo, en los años 80, volvieron a resurgir las RNA gracias al desarrollo de la red de Hopfield, yen especial, al algoritmo de aprendizaje de retropropagación (BackPropagation) ideado por Rumelhart y McLellan en 1986 que fue aplicado en el desarrollo de los perceptrones multicapa.
La mayoría delos científicos coinciden en que una RNA es muy diferente en términos de estructura de un cerebro animal. Al igual que el cerebro, una RNA se compone de un conjunto masivamente paralelo de unidades deproceso muy simples y es en las conexiones entre estas unidades donde reside la inteligencia de la red. Sin embargo, en términos de escala, un cerebro es muchísimo mayor que cualquier RNA creada hastala actualidad, y las neuronas artificiales también son más simples que su contrapartida animal.Biológicamente, un cerebro aprende mediante la reorganización de las conexiones sinápticas entre las...