Redes Neuronales

REDES NEURONALES
ARTIFICIALES
Mg. Ing. CIP Miguel Ángel Córdova Solís
Agradecimiento Al Dr. Juan José Flores Romero

CEREBRO HUMANO






Redes Neuronales

1011 Neuronas(procesadores)
Poder desconocido
1000 – 10000
conexiones por
neurona
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EN LOS SERES HUMANOS

Nuestro cerebro
es como un
Ferrari al que
conducimos a
diez por hora

NEURONAS ARTIFICIALESRedes Neuronales






Súper-simplificación
Analogía Metafórica
Sorprendente poder de cómputo
7

MODELO DE UNA NEURONA
ARTIFICIAL

Redes Neuronales

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FUNCIONES DEACTIVACIÓN

Función Escala

Función Sigmoidal

Función Lineal - mixta
Redes Neuronales

9

REDES NEURONALES
Las redes de neuronas artificiales (denominadas
habitualmente como RNA o en ingléscomo:
"ANN") son un paradigma de aprendizaje y
procesamiento automático inspirado en la forma
en que funciona el sistema nervioso de los
animales.
 Se trata de un sistema de interconexión deneuronas en una red que colabora para producir
un estímulo de salida.
 En inteligencia artificial es frecuente referirse a
ellas como redes de neuronas o redes neuronales.


HISTORIAWilliam James (1890): Describe (en palabras y
figuras) redes distribuídas simples y el aprendizaje de
Hebbian.

McCulloch & Pitts (1943): Unidades binarias con
barrera de activación que realizanoperaciones
lógicas (prueban computación universal!).

Hebb (1949): Formulación de una regla fisiologica
(local) de aprendizaje.

Rosenblatt (1958): El Perceptrón—la
primera máquina real queaprende.

Widrow & Hoff (1960): ADALINE y
la regla Widrow-Hoff de aprendizaje
supervisado.
Minsky & Papert (1969): Las
limitaciones del perceptrón—el
―Invierno Neuronal‖

Malsburg (1973): MapasAutoorganizables.

Grossberg (1980): Theoría de la
Resonancia Adaptiva.

Hopfield (1982/84): Redes de
Atractores. Teoría de patrones de
asociación y memoria.

Kohonen (1982): Mapas...