redes neuronale sac
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REDES NEURONALES
ANDRES CAAMAÑO4° C
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Introducción a la Computación Neuronal
• El hombre se caracteriza por buscar nuevas vías• Estas para mejorar sus condiciones de vida.• Estos esfuerzos sirven para reducir el trabajo• Trabajo en que la fuerza es primordial. • Los progresos permitieron dirigir estos esfuerzos a
otros campos.• Como por ejemplo, a la construcción de máquinas
calculadoras
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Que son redes neuronales
• son otra forma de emular ciertas características humanas
• La capacidad de memorizar y de asociar hechos.• Son como el cerebro reducido en una maquina• Es un nuevo sistema que sirve para:• Tratamiento de información• Almacenamiento de la misma
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En que se basan ?• Principalmente se basan en el cerebro humano.• Por que tiene la capacidad de almacenar
información.• Se basa en la celula fundamental del sistema
nervioso.• La neurona: parte fundamental del sistema nervioso. • Tienen capacidad de aprender y mejorar su
funcionamiento.• Se inspira en la capacidad de guardar información.
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Aquí un ejemplo de red neuronal
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Ventajas de las redes neuronales
• Aprendizaje Adaptativo: capacidad de aprender a realizar tareas.
• Auto-organización: una red neuronal puede crear su propia organización.
• Tolerancia a fallos: conduce a una degradación de su estructura.
• Operación en tiempo real: los cómputos neuronales se realizan normalmente.
• Fácil inserción dentro de la tecnología existente: se pueden obtener chips especializados.
• Entre otras.
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Tipología de las RNA • Existe una serie de modelos que aparecen:• Perceptrón • Adaline • Perceptrón multicapa • Memorias asociativas • Máquina de Bolzman • Máquina de Cauchy • Propagación hacia atrás (backpropagation) • Redes de Elman • Redes de Hopfield • Red de contrapropagación • Redes de neuronas de base radial • Redes de neuronas de aprendizaje competitivo • Mapas Autoorganizados (RNA) • Crecimiento dinámico de células • Gas Neuronal Creciente • Redes ART (Adaptative Resonance Theory)
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Aplicaciones tecnológicas de las redes
• Se conocen cinco aplicaciones tecnológicas aplicadas:
• Reconocimiento de textos manuscritos • Reconocimiento del habla • Simulación de centrales de producción de
energía • Detección de explosivos • Identificación de blancos de radares