Las redes neuronales artificiales intentan simular el funcionamiento de las neuronas biológicas mediante nodos que realizan funciones matemáticas similares a la activación neuronal y conexiones que simulan las sinapsis. Estas redes dan origen a la inteligencia artificial conexionista y tienen la capacidad de aprendizaje, procesamiento paralelo y alta tolerancia a fallos.
: La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se activa.
: La neurona es la unidad fundamental del sistema nervioso y en particular del cerebro. Cada neurona es una simple unidad procesadora que recibe y combina señales desde y hacia otras neuronas. Si la combinación de entradas es suficientemente fuerte la salida de la neurona se activa.
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
En mi opinion es un gran avance que se quiera encontrar una imitacion del funcionamiento del cerebro ya que esto podria servir mucho para formar nuevos robot que sean mas parecidos a nosotros para asi tener una ayuda para el mundo en especal en los lugares de trabajo
Lån uten sikkerhet kommer som regel med høyere rente enn vanlige lån. Det er mulig å låne alt fra små summer, ned til en tusenlapp, helt opp til 350 000 kr, Lån uten sikkerhet Lån uten sikkerhet vil si at du, som låntaker, slipper å stille med eiendeler som pant for å få innvilget lånesøknaden.
https://www.compareking.no/hva-er-et-lan-uten-sikkerhet-compareking
Câu chuyện bắt đầu khi cậu bé Shindou Hikaru tình cờ đến nhà ông nội và bắt gặp 1 chiếc bàn cờ vây cổ, không ai nhìn thấy vết máu trên bàn cờ ngoài cậu. Sau đó, cậu đã gặp Fujiwara no Sai, 1 kỳ thủ cờ vây đến từ thời đại Heian, vốn là 1 người dạy cờ vây cho nhà vua, nhưng bị 1 người dạy cờ khác ganh ghét hãm hại, nên bị đuổi khỏi thành. Uất ức, Sai trầm mình xuống sông tự vẫn, nhưng do vẫn còn nặng lòng với cờ vây, Sai đã nhập vào bàn cờ để đợi 1 người có thể thấy mình, và giúp mình chơi cờ. Và, Sai đã gặp Hikaru. Nhìn thấy được tài năng của Hikaru, Sai đã hướng dẫn cậu, truyền cho cậu niềm đam mê cờ vây, giúp Hikaru trở thành 1 kỳ thủ xuất sắc...
Una red neuronal artificial (ANN) es un esquema de computación distribuida inspirada en la estructura del sistema nervioso de los seres humanos. La arquitectura de una red neuronal es formada conectando múltiples procesadores elementales, siendo éste un sistema adaptivo que pose un algoritmo para ajustar sus pesos (parámetros libres) para alcanzar los requerimientos de desempeño del problema basado en muestras representativas.
2. La estructura más utilizada como
controlador de comportamientos es la de
las redes neuronales artificiales, que
intentan simular el funcionamiento de las
neuronas biológicas.
3. Una Red Neuronal Artificial (RNA) es una
estructura de procesamiento distribuido en
la que distinguimos entre nodos o
neuronas, que realizan una función
matemática, típicamente no lineal, que
simulan (grosso modo) la frecuencia de la
activación eléctrica en las neuronas
biológicas, y conexiones o pesos entre los
mismos que simulan la eficiencia de la
conexión sináptica entre las dendritas y
axones de las neuronas biológicas.
5. Las conexiones pueden ser excitadoras, si
incrementan el nivel de activación del nodo
(su frecuencia de activación) al que
conectan, o inhibidoras.
La gran lentitud de las neuronas no
sobrepasan las 500 activaciones por
segundo, comparada a la velocidad de los
circuitos electrónicos integrados. Cada
neurona posee unas 10,000 conexiones
sinápticas con otras neuronas, y se estima
que el cerebro tiene 1010 a 1011 neuronas.
6. La gran ventaja sobre las simulaciones en
ordenador es esa gran distribución de la
computación, que aun siendo lenta es
altamente paralela.
Estas estructuras dan origen a la rama de
Inteligencia Artificial denominada
conexionista, que tienen la capacidad de
aprendizaje, el procesamiento paralelo y
una alta tolerancia a fallos.
7. La capacidad de aprendizaje se debe a que
existen procedimientos automáticos que
determinan las conexiones apropiadas, las
funciones adecuadas en los nodos o la
propia estructura de la RNA, para que ésta
presente las salidas requeridas ante unas
determinadas entradas.
La capacidad de procesamiento paralelo
significa que los nodos de una RNA pueden
realizar sus cálculos al mismo tiempo, al
igual que las neuronas biológicas a las que
intentan simular.
8. La alta conectividad y distribución de la
computación dotan también a estas
estructuras de una alta tolerancia a fallos en
el sentido de que la perdida de
funcionamiento de algún elemento de
procesado, nodos o conexiones, no altera
en gran medida los resultados de la RNA.
9. Evolución artificial y robótica autónoma
José Santos Reyes y Richard J. Duro
México 2005
Alfaomega
Pp. 88-94