Redes de Hopfield
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La red de Hopfield es un modelo de red neuronal propuesto por J. Hopfield en 1980 que funciona como una memoria asociativa. Se trata de una red monocapa, no supervisada y totalmente conectada que puede almacenar patrones ortogonales y reconocer patrones similares a los almacenados. Sin embargo, tiene limitaciones como el número máximo de patrones que puede almacenar y puede converger a salidas erróneas si los patrones no son suficientemente ortogonales. Se ha aplicado en reconocimiento de imágenes, voz y optimización de problemas
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Modelos de red
El documento describe los diferentes modelos de bases de datos, incluyendo el modelo de red. El modelo de red fue desarrollado originalmente por Charles Bachman en 1969 y permitía una representación flexible de registros y su relación a través de enlaces. El modelo de red evita la redundancia al incorporar un tipo de registro conector para vincular otros registros.
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La red Hopfield es una red neuronal artificial creada por John Hopfield en 1982. Consiste en una única capa de neuronas completamente interconectadas que pueden estar en dos estados (1 o 0). La red funciona como una memoria asociativa, donde los patrones almacenados se codifican en los pesos de las conexiones. El procedimiento de actualización mueve la red a un estado de energía mínima que corresponde a un patrón almacenado similar al de entrada. Las redes Hopfield se usan para aplicaciones como recuperación de memoria y optimización.
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Redes neuronales
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1) Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) se inspiran en la estructura y funcionamiento del sistema nervioso biológico. 2) Una ANN está compuesta de unidades elementales llamadas neuronas artificiales que se conectan entre sí de forma similar a las neuronas del cerebro. 3) Las ANN tienen la capacidad de aprender a partir de ejemplos, generalizar conocimientos a nuevos casos, y extraer características abstractas de los datos, lo que les permite ser utilizadas en una variedad de aplicaciones como la clasificación y predicción.
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Las redes neuronales artificiales (RNA) intentan simular el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas artificiales y sus conexiones. Las RNA pueden aprender de los datos y resolver problemas complejos. Se usan comúnmente para la clasificación de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Aunque las RNA no replican exactamente al cerebro biológico, comparten su capacidad de aprendizaje y procesamiento paralelo de información.
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