redes neuronales

REDES NEURONALES
¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales son una técnica metaheuristica que intenta simular el comportamiento de aprendizaje de las neuronas biológicasde los animales.
Se utiliza sobre todo en problemas de optimización, inteligencia artificial o machine learning entre otros.
Una explicación intuitiva del su funcionamiento de una neurona artificialseria:






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Figura 1. Figura 2.
Al igual que las redes naturales, cada neurona artificial tiene una serie de entradas que serían las dendritas y una serie de salidas, que serían axones,la comunicación se realiza a través de la sinapsis. Cuando el impulso eléctrico llega a la sinapsis se libera un neurotransmisor, el efecto de este puede ser excitatorio o inhibitorio y es variable.De esta manera una neurona artificial estará formada por una función de red (wijxi), que equivale a la excitación o inhibición en la neurona, la función de activación f(z)j se encarga de calcularel nivel de activación de la neurona en función de la entrada, los pesos wij que equivalen a la efectividad de la sinapsis y la salida yj que sería el axón.
Figura 3.


Algunos modelos de redesneuronales son:

-Perceptron, es el modelo más simple, no tiene capa oculta.
-Adaline, de los primeros en aparecer junto con el perceptrón se caracteriza por su salida,
-Red de hopfield, suprincipal característica es que es recurrente, es decir, cada neurona recibe aparte de sus entradas las salidas de todas las demás.

Algunas aplicaciones reales de las redes neuronales son:
Simuladoressoftware, aceleradores hardware, chips de silicio, como el chip Electronic Neural Network (EEN) de la compañía AT&T,como curiosidad un bot del juego QUAKE III, función con redes neuronales.
Revistas.Asociaciones. Conferencias.
Las principales asociaciones son la European Neuronal Network Society (enns), formada por ingenieros, científicos y estudiantes que cada año prepara la jornada de...