REDES NEURONALES!!
¿DE QUÉ SE TRATA? <ul><li>Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un est...
FUNCIONAMIENTO <ul><li>Las redes neuronales consisten en una simulación de las propiedades observadas en los sistemas neur...
OBJETIVO <ul><li>El objetivo es conseguir que las máquinas den respuestas similares a las que es capaz de dar el cerebro q...
FUNCIONES <ul><li>Una función de propagación (también conocida como función de excitación), que por lo general consiste en...
PRIMERA FUNCIÓN <ul><li>Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la sa...
SEGUNDA FUNCIÓN <ul><li>Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se uti...
ESTRUCTURA <ul><li>Al igual que el cerebro, una RNA se compone de un conjunto masivamente paralelo de unidades de proceso ...
VENTAJAS <ul><li>Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a que están basadas en la estructur...
VENTAJAS COMO: <ul><li>Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de apren...
VENTAJAS COMO: <ul><li>Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, descarga...
MODELOS <ul><li>Existe una serie de modelos que aparecen en la mayoría de estudios académicos y la bibliografía especializ...
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redes neuronales

  1. 1. REDES NEURONALES!!
  2. 2. ¿DE QUÉ SE TRATA? <ul><li>Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. </li></ul>
  3. 3. FUNCIONAMIENTO <ul><li>Las redes neuronales consisten en una simulación de las propiedades observadas en los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales (como un circuito integrado, un ordenador o un conjunto de válvulas). </li></ul>
  4. 4. OBJETIVO <ul><li>El objetivo es conseguir que las máquinas den respuestas similares a las que es capaz de dar el cerebro que se caracterizan por su generalización y su robustez. </li></ul>
  5. 5. FUNCIONES <ul><li>Una función de propagación (también conocida como función de excitación), que por lo general consiste en el sumatorio de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto). </li></ul>
  6. 6. PRIMERA FUNCIÓN <ul><li>Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación. </li></ul>
  7. 7. SEGUNDA FUNCIÓN <ul><li>Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación que queramos darle a dichas salidas. </li></ul>
  8. 8. ESTRUCTURA <ul><li>Al igual que el cerebro, una RNA se compone de un conjunto masivamente paralelo de unidades de proceso muy simples y es en las conexiones entre estas unidades donde reside la inteligencia de la red. Sin embargo, en términos de escala, un cerebro es muchísimo mayor que cualquier RNA creada hasta la actualidad, y las neuronas artificiales también son más simples que su contrapartida animal. </li></ul>
  9. 9. VENTAJAS <ul><li>Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a que están basadas en la estructura del sistema nervioso, principalmente el cerebro. </li></ul>
  10. 10. VENTAJAS COMO: <ul><li>Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje. Esta consiste en proporcionar a la RNA datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida (respuesta) esperada. </li></ul>
  11. 11. VENTAJAS COMO: <ul><li>Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario de esto. </li></ul>
  12. 12. MODELOS <ul><li>Existe una serie de modelos que aparecen en la mayoría de estudios académicos y la bibliografía especializada. </li></ul><ul><li>Perceptrón </li></ul><ul><li>Adaline </li></ul><ul><li>Perceptrón multicapa </li></ul><ul><li>Memorias asociativas </li></ul><ul><li>Máquina de Bolzman </li></ul><ul><li>Máquina de Cauchy </li></ul>
  13. 13. GRACIAS!!!

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