Redes neuronales

INDICE
INTRODUCCION
MARCO TEORICO
I. RESEÑA HISTÓRICA DE LAS REDES NEURONALES

II. ¿QUÉ SON LAS REDES NEURONALES?

III. LA NEURONA BIOLÓGICA.

IV. IDEA DEL MODELO CONEXIONISTA

V. LA NEURONA ARTIFICIAL

VI. VENTAJAS DE LAS REDES NEURONALES

VII. CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN DE LAS REDES NEURONALES

VIII. Clasificación de las Redes Neuronales Artificiales.
a.Clasificación de Redes neuronales por Topología, Arquitectura
i. Las Redes neuronales MonoCapa
ii. Las Redes neuronales Multicapa
b. Clasificación de Redes neuronales respecto al Aprendizaje
i. Aprendizaje supervisado en Redes neuronales
ii. Aprendizaje no supervisado en Redes neuronales
1. Aprendizaje Porcomponentes Principales
2. Aprendizaje competitivo
3. Aprendizaje reforzado
IX. TIPOS DE REDES NEURONALES

1. El Perceptron Simple.
2. La Red de Hopfield.
3. El Perceptron Multicapa.
4. Red neuronal Competitiva Simple.
5. Redes Neuronales Online ART1.
6. Redes Neuronales competitivas ART2.
7.redes neuronales autoorganizadas : Mapas de Kohonen.
X. COMPARATIVA DE REDES NEURONALES BIOLÓGICAS Y ARTIFICIALES

XI. DIFERENCIAS ENTRE LOS ORDENADORES TRADICIONALES Y EL CEREBRO

XII. DIFERENCIAS ENTRE NEURONAS BIOLÓGICAS Y ARTIFICIALES

XIII. DIFERENCIAS ENTRE REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y BIOLÓGICAS

XIV. CAMPO DE APLICACION

XV. EL FUTURO DE LAS REDES NEURONALESCONCLUSIONES
RECOMENDACIONES
BIBLIOGRAFÍA
INTRODUCCION

Las redes neuronales son otra forma de emular otra de las características propias de los humanos: la capacidad de memorizar y asociar hechos. Si examinamos con atención aquellos problemas que no pueden expresarse a través de un algoritmo nos daremos cuenta de que todos ellos tienen una característica común: la experiencia. El hombre es capazde resolver estas situaciones acudiendo a la experiencia acumulada. Así, parece claro que una forma de aproximarse al problema consista en 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 de sistema quees capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Una red neuronal es «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».

Las redes neuronales, también llamadas "redes de neuronas artificiales", son modelos bastante simplificados de las redes de neuronas queforman el cerebro. Y, al igual que este, intentan "aprender" a partir de los datos que se le suministran.

Las redes neuronales son un elemento importante de las denominadas tecnologías de Inteligencia Artificial (IA).

RESEÑA HISTORICA DE LAS REDES NEURONALES

Las simulaciones de redes neuronales no son un desarrollo reciente. Este campo fue establecido antes del advenimiento de loscomputadores, pero su verdadero desarrollo tuvo lugar cuando las simulaciones por computador fueron factibles por capacidad de procesamiento y bajo costo. Luego de un periodo inicial de entusiasmo, las redes neuronales cayeron en un periodo de frustración y desprestigio. Durante este periodo, cuando el soporte económico y computacional era mínimo, solo unos pocos investigadores consiguieron logrosimportantes. Estos pioneros fueron capaces de desarrollar una tecnología que sobrepasara las limitaciones identificadas por Minsky and Papert en 1969, cuando publicaron un libro con el que sembraron un desencanto y frustración general en la comunidad científica contra las redes neuronales, que aceptó las conclusiones de estos investigadores sin un mayor análisis. Actualmente, las redes neuronales es un...