Redes Neuronales

Páginas: 7 (1620 palabras) Publicado: 24 de octubre de 2012
MODULO: INGENIERÍA DE SOFTWARE
CORPORACIÓN
UNIVERSITARIA
REMINGTON
CREAD IPIALES

“APRENDIZAJE SIGNIFICATIVO”.

TUTOR: ING.CARLOS RUBIO
ESTUDIANTE: DIANA PROAÑO, ESTEFANIA ALVARES, ROCIO BENAVIDES

REDES

NEURONALES

INTRODUCCIÓN

El hombre a través de su historia siempre se ha planteado nuevos retos, lo que ha hecho posible el desarrollo de leyes, teorías, modelos, inventos,etc.
Uno de los grandes inventos es la computadora, la cual a pesar de ser muy poderosa para procesar información y realizar cálculos matemáticos, es incapaz de razonar y aprender con base a la experiencia.
La Inteligencia Artificial surgió para tratar de desarrollar la inteligencia en computadoras. Una de sus ramas son las redes neuronales artificiales, las cuales intentan simular en unacomputadora la forma en que se comunican las neuronas en nuestro cerebro y así tratar de hacer posible el aprendizaje.

REDES NEURONALES BIOLÓGICAS

El cerebro humano se compone de decenas de billones de neuronas interconectadas entre sí formando circuitos o redes que desarrollan funciones específicas
Las neuronas se componen principalmente de:
El axón: transporta la salida (impulsos eléctricos) dela neurona hasta otras neuronas.
Las dendritas: recoge las señales procedentes de otras neuronas.
Sinapsis: puntos de conexión en donde se convierten los impulsos eléctricos en un mensaje neuroquímico (neurotransmisor).
Una neurona puede ejercer un efecto excitatorio o inhibitorio sobre las demás neuronas. El aprendizaje de las redes neuronales se produce mediante la variación de laefectividad de las sinapsis, de esta manera cambia la influencia que unas neuronas ejercen sobre otras.

REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Las neuronas artificiales (RNA) se modelan mediante unidades de proceso.
* Una red de conexiones de entrada.
* Una función de red (encargada de procesar la entrada total combinada de todas las conexiones).
* Un núcleo central de proceso (encargado deaplicar la función de activación).
* Salida (por dónde se transmite el valor de activación a otras unidades).
La neurona artificial es un dispositivo eléctrico que responde a señales eléctricas. La respuesta la produce el circuito activo o función de transferencia que forma parte del cuerpo de la neurona. Las "dendritas" llevan las señales eléctricas al cuerpo de la misma. Estas señales provienende censores o son salidas de neuronas vecinas. Las señales por las dendritas pueden ser voltajes positivos o negativos; los voltajes positivos contribuyen a la excitación del cuerpo y los voltajes negativos contribuyen a inhibir la respuesta de la neurona.

DISEÑO Y PROGRAMACIÓN DE UNA RNA (RED NEURONAL ARTIFICIAL)
Con un paradigma convencional de programación en ingeniería del software, elobjetivo del programador es modelar matemáticamente (con distintos grados de formalismo) el problema en cuestión y posteriormente formular una solución (programa) mediante un algoritmo codificado que tenga una serie de propiedades que permitan resolver dicho problema. En contraposición, la aproximación basada en las RNA parte de un conjunto de datos de entrada suficientemente significativo y elobjetivo es conseguir que la red aprenda automáticamente las propiedades deseadas. En este sentido, el diseño de la red tiene menos que ver con cuestiones como los flujos de datos y la detección de condiciones, y más que ver con cuestiones tales como la selección del modelo de red, la de las variables a incorporar y el pre-procesamiento de la información que formará el conjunto de entrenamiento.Asimismo, el proceso por el que los parámetros de la red se adecuan a la resolución de cada problema no se denomina genéricamente programación sino que se suele denominar entrenamiento neuronal.
Por ejemplo en una red que se va a aplicar al diagnóstico de imágenes médicas; durante la fase de entrenamiento el sistema recibe imágenes de tejidos que se sabe son cancerígenos y tejidos que se sabe son...
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