Rna Aplicaciones

REDES
NEURONALES
ARTIFICIALES
(RNA)

Eduardo José Corona Medina

REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
Con las Redes Neuronales se busca la solución de problemas complejos, no como unasecuencia de pasos, sino como la evolución de unos sistemas de computación inspirados en el cerebro humano, y dotados por tanto de cierta "inteligencia", los cuales no son sino la combinación deelementos simples de proceso (neuronas) interconectados, que operando de forma paralela en varios estilos que serán analizados detalladamente, consiguen resolver problemas relacionados con el reconocimientode formas o patrones, predicción, codificación, control y optimización entre otras aplicaciones que finalizarán con este documento.
Elementos de una Red Neuronal Artificial
Las redes neuronalesartificiales (RNA) son modelos que intentan reproducir el comportamiento del cerebro. Como tal modelo, realiza una simplificación, averiguando cuáles son los elementos relevantes del sistema, bien bienporque la cantidad de información de que se dispone es excesiva o bien porque es redundante. Una elección adecuada de sus características, más una estructura conveniente, esel procedimiento convencional utilizado para construir redes capaces de realizar determinada tarea.
1. Se conoce como capa o nivel a un conjunto de neuronas cuyas entradas provienen de la misma fuente y cuyas salidas sedirigen al mismo destino.
2. Unidad de proceso: La neurona Artificial. Existen tres tipos de unidades en cualquier sistema: entradas, salidas y ocultas. Las unidades de entrada reciben señalesdesde el entorno; las de salida envían la señal fuera de la red, y las unidades ocultas son aquellas cuyas entradas y salidas se encuentran dentro del sistema.
3. Estado de Activación. Los estadosdel sistema en un tiempo t se representan por un vector A(t). Los valores de activación pueden ser continuos o discretos, limitados o ilimitados. Si son discretos, suelen tomar un conjunto discreto...