REDES NEURONALES ARTIFICIALES

NEURONA BIOLÓGICA.

El cerebro humano en su biología está formado por miles de millones de neuronas que se conectan entre sí, transmitiendo información entre ellas, luego de que esta procesa, se genera una respuesta en función del estímulo recibido.Fig. 1 Neurona Biológica

Fig. 1 Neurona Biológica

Las Redes Neuronales Artificiales están inspiradas en los sistemas nerviosos, tanto en su estructura como en su funcionamiento, en donde como elemento fundamental se toma a la neurona, como se muestra en la figura anterior. Esta a diferencia de otras células del organismo, posee un cuerpo celular, donde muestra una rama principal llamada axón y varias ramas cortas llamadas dendritas, en el extremo del axón cuenta con ramificaciones que sirven para que la neurona se pueda comunicar con otras, produciendo la sinapsis .

Las neuronas, por medio de las dendritas y el axón, reciben señales eléctricas, es decir pequeños impulsos de neuronas vecinas, y las integra a fin de que estas puedan exitarse, provocando impulsos a otras neuronas, para que estas lo puedan recibir y posteriormente exitarse o inhibirse, es decir simplemente lo anularán, y de esta forma poderse comunicar entre todas las neuronas.

NEURONA ARTIFICIAL.

Su trabajo consiste únicamente en recibir las entradas de las neuronas vecinas y calcular un valor de salida, que es enviado a todas las neuronas restantes:

Fig.2 Neurona Artificial

Fig.2 Neurona Artificial

Las unidades de entrada reciben las señales desde el exterior, es decir de otras neuronas vecinas. Estas entradas pueden provenir de sensores o de otros sectores del sistema las cuales servirán para la activación de la red.

Las unidades de salida envían la señal fuera del sistema neuronal, las cuales servirán de entrada a otra neurona, a través de la sinapsis. Estas salidas pueden controlar directamente potencias u otros sistemas. En el cuerpo de la neurona, es donde se produce la función de activación que va permitir que esta envíe la información a otras neuronas y puedan comunicarse. Esta activación se produce al sumar todas sus entradas por sus pesos y su respectivo umbral de activación.

CARACTERÍSTICAS DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES.

Aprendizaje Adaptativo:

Las RNA aprenden a realizar tareas a partir de un conjunto de datos dados, en el proceso de aprendizaje, estos datos son representados como las entradas y pesos.

Auto-organización:

Pueden crear su propia organización o representación de la información recibida.

Operación en tiempo real:

Las operaciones realizadas pueden ser llevadas a cabo por computadores paralelos, o dispositivos de hardware especiales que aprovechan esta capacidad .

Tolerancia a fallos parciales:

La destrucción parcial de una red, daña el funcionamiento de la misma, pero no la destruye completamente. Esto es debido a la redundancia de la información contenida.

REFERENCIAS

WIDROW LIRA, Cristian. “REDES NEURONALES ARTIFICIALES: POTENCIAL DESARROLLO MILITAR”. [Consultada, junio-2007]. Disponible en Internet.

http://www.revistamarina.cl/revistas/1998/5/widow.pdf

VILLANUEVA ESPINOZA, María del Rosario, Trabajo de Investigación Operativa, “LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y SU IMPORTANCIA COMO HARRAMIENTA EN LA TOMA DE DECICIONES”, Universidad Nacional de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Lima-Perú 2002. [Consultada, Junio-2007]. Disponible en Internet.

http://sisbib.unmsm.edu.pe/BibVirtualData/Tesis/Basic/…/T_completo.pdf




    Responder

    Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

    Logo de WordPress.com

    Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

    Imagen de Twitter

    Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

    Foto de Facebook

    Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

    Google+ photo

    Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

    Conectando a %s



A %d blogueros les gusta esto: