Redes Neuronales

Índice General
1. Historia de las Redes Neuronales .................................................................... pág 1
2. Generalidades .............................................................................................. pág 4
2.1 Qué entendemos por Red Neuronal Artificial ? .............................. pág 4
2.1.1 Redes Neuronales de tipo Biológico.............................. pág 4
2.1.2 Neurona Artificial ..................................................................... pág 5
2.1.3 Conexiones entre Neuronas ........................................... pág 6
2.1.4 Regla de Aprendizaje ........................................................ pág 7
2.1.5 Redes Neuronales para Aplicaciones Concretas .................. pág 7
2.2 Fases en la Aplicación deRedes Neuronales ........................................... pág 7
3. Estructura de las Redes Neuronales Artificiales ........................................... pág 9
3.1 Estructuras de Conexión ..................................................................... pág 9
3.2 Tamaño de las Redes ..................................................................... pág 9
4. Tipos de Modelos deRedes Neuronales ........................................................ pág 11
4.1 Métodos de Aprendizaje. Clasificación General .............................. pág 11
4.2 Aprendizaje Supervisado ..................................................................... pág 11
4.2.1 Reglas de Entrenamiento Supervisado .............................. pág 11
4.2.2 Aprendizaje supervisado Basado en laDecisión ................. pág 12
4.2.2.1 Regla de Entrenamiento Basada
en la Decisión ........................................................ pág 12
4.2.2.2 Estructura Jerárquica DBNN .............................. pág 14
4.2.3 Redes Neuronales de Aproximación/Optimización .... pág 16
4.3 Modelos No Supervisados .................................................................... pág 164.3.1 Reglas de Entrenamiento No Supervisado .............................. pág 17
4.3.2 Aprendizaje Competitivo ........................................................ pág 17
5. Modelos de Redes Neuronales ..................................................................... pág 20
5.1 Modelos Supervisados ..................................................................... pág 20
5.1.1Perceptrón ..................................................................... pág 20
5.1.2 El Perceptrón Multicapa ........................................................ pág 20
5.1.3 Adaline y Madaline ........................................................ pág 21
5.1.4 Backpropagation ..................................................................... pág 21
5.1.5 Otros Modelos..................................................................... pág 22
5.2 Modelos No Supervisados ..................................................................... pág 22
5.2.1 Redes de Hopfield ........................................................ pág 22
5.2.2 Los Mapas de Kohonen ........................................................ pág 23
5.2.3 Redes Basadas en la Teoría de laResonancia Adaptativa ........................................................ pág 26
5.2.4 Mapas Autoorganizados de Propiedades .............................. pág 26
5.2.5 No Supervisados Competitivos ........................................... pág 26
5.2.5.1 Redes Basadas en la Teoría de la
Resonancia Adaptativa .............................. pág 26
6. Aplicaciones........................................................................................................... pág 28
6.1 Redes vs Métodos Clásicos .................................................................... pág 28
6.2 Campos de Aplicación .................................................................... pág 28
6.3 Aplicaciones ................................................................................. pág...