Introduccion a redes Neuronales


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Introducción a redes neuronales

Una red neuronal es una estructura computacional capaz de representar las relaciones

Funcionales no lineales entre variables de entrada y salida. Como se mencionaba más arriba, las redes neuronales son modelos de estructura libre, pero existen diferentes configuraciones posibles para las mismas y pueden emplearse diversos algoritmos de entrenamiento.

Las redes consisten, básicamente, de un determinado número de elementos de cálculo,

llamados neuronas, las cuales pueden ser dispuestas en varias capas.

La primer capa, es donde se alimentan las entradas. La última capa, es donde las salidas

predichas son obtenidas. Pueden existir un dado número de capas entre estas dos, llamadas capas ocultas. Típicamente se ha encontrado que una sola capa oculta es suficiente para la mayoría de las aplicaciones. Cada neurona en la capa de entrada es conectada a todas las neuronas de la capa oculta y estas a su vez son conectadas a todas las neuronas de la capa de salida por medio de una cierta función matemátíca conocida como “función de transferencia”. Existe un parámetro llamado “peso de la conexión” que está asociado con cada una de estas conexiones. También se emplea para las neuronas un corrimiento o bias sobre la salida, en las capas ocultas y de entrada.

Esquemáticamente la estructura de la red neuronal, indicando las capas de neuronas de entrada, ocultas y de salida.

Modelo de la Unidad de Procesamiento Elemental

McCulloch and Pitts en 1943 [MP43] concibieron un modelo abstracto y simple de una neurona

artificial, este es el elemento básico de procesamiento en una red neuronal artificial. En la figura se muestra su esquema:

Referencias

· “Improve control with software monitoring technologies” P. B. Deshpande – S.

Yerrapragada and E.F. Jacob, Hydrocarbon Processing – September 1996.




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