Redes Neuronales

Introducción a la Computación Neuronal
Historia de las Redes Neuronales
Ventajas que ofrecen las redes neuronales
Aprendizaje adaptativo
Redes neuronales y computadoras digitales.
Fundamentos de las Redes Neuronales
Otras definiciones de Redes Neuronales
Elementos de una Red Neuronal Artificial
Unidades de proceso: La neurona artificial
Conexiones entre neuronas
Regla de aprendizajeCaracterísticas de las Redes Neuronales
Topología de las Redes Neuronales
Aprendizaje competitivo y cooperativo
Red ADALINE
La Red Backpropagation
La Regla Delta Generalizada
Consideraciones sobre el algoritmo de aprendizaje
Casos de Estudio
Referencias
Anexos

Introducción a la Computación Neuronal
El hombre se ha caracterizado siempre por su búsqueda constante de nuevas vías paramejorar sus condiciones de vida. Estos esfuerzos le han servido para reducir el trabajo en aquellas operaciones en las que la fuerza juega un papel primordial. Los progresos obtenidos han permitido dirigir estos esfuerzos a otros campos, como por ejemplo, a la construcción de máquinas calculadoras que ayuden a resolver de forma automática y rápida determinadas operaciones que resultan tediosas cuandose realizan a mano.
Charles Babbage trató de construir una máquina capaz de resolver problemas matemáticos. Posteriormente otros tantos intentaron construir máquinas similares, pero no fue hasta la Segunda Guerra Mundial, cuando ya se disponía de instrumentos electrónicos, que se empezaron a recoger los primeros frutos. En 1946 se construyó la primera computadora electrónica, ENIAC. Desdeentonces los desarrollos en este campo han tenido un auge espectacular.
Estas máquinas permiten implementar fácilmente algoritmos para resolver multitud de problemas que antes resultaban engorrosos de resolver. Sin embargo, se observa una limitación importante: ¿qué ocurre cuando el problema que se quiere resolver no admite un tratamiento algorítmico, como es el caso, por ejemplo, de la clasificación deobjetos por rasgos comunes? Este ejemplo demuestra que la construcción de nuevas máquinas más versátiles requiere un enfoque del problema desde otro punto de vista. Los desarrollos actuales de los científicos se dirigen al estudio de las capacidades humanas como una fuente de nuevas ideas para el diseño de las nuevas máquinas. Así, la inteligencia artificial es un intento por descubrir ydescribir aspectos de la inteligencia humana que pueden ser simulados mediante máquinas. Esta disciplina se ha desarrollado fuertemente en los últimos años teniendo aplicación en algunos campos como visión artificial, demostración de teoremas, procesamiento de información expresada mediante lenguajes humanos... etc.
Las redes neuronales son más que otra forma de emular ciertas características propias delos humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Si se examinan con atención aquellos problemas que no pueden expresarse a través de un algoritmo, se observará que todos ellos tienen una característica en común: la experiencia. El hombre es capaz de resolver estas situaciones acudiendo a la experiencia acumulada. Así, parece claro que una forma de aproximarse al problema consistaen la construcción de sistemas que sean capaces de reproducir esta característica humana.
En definitiva, las redes neuronales no son más que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Una red neuronal es “un nuevo sistema para el tratamiento de lainformación, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona”.
Todos los procesos del cuerpo humano se relacionan en alguna u otra forma con la (in)actividad de estas neuronas. Las mismas son un componente relativamente simple del ser humano, pero cuando millares de ellas se conectan en forma conjunta se hacen muy poderosas.
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