Las redes neuronales son sistemas inspirados en el cerebro que consisten en nodos (neuronas) interconectados. Funcionan mediante funciones matemáticas como la propagación y activación para procesar información y aprender. Pueden usarse cuando no hay modelos precisos disponibles, como para problemas de clasificación o reconocimiento de patrones. Presentan ventajas como el aprendizaje, flexibilidad y tolerancia a fallos.

1. Do
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Sebastián Veloz
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d.nfiwrt D P
Primero de bachillerato ‘C’
op F D
izdaf. T
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REDES NEURONALES
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2. ¿Que son redes neuronales?
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 Las redes de neuronas artificiales (denominadas
habitualmente como RNA o en inglés como: quot;ANN“
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son un paradigma de aprendizaje y procesamiento
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automático inspirado en la forma en que funciona
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el sistema nervioso de los animales. Se trata de un
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sistema de interconexión de neuronas en una red
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cuC
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que colabora para producir un estímulo de salida.
En inteligencia artificial es frecuente referirse a
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N
ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
Do

3. ¿Cómo funcionan?
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 Unas redes neuronales consisten en simular las
propiedades observadas en los sistemas neuronales
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de los seres vivos a través de modelos matemáticos
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simulados mediante mecanismos artificiales .El
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objetivo es conseguir que las máquinas den una
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respuesta similar a como la daría un cerebro
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cuC
humano. w
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Do

4. ¿Qué funciones tienen?
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 Una función de propagación consiste en el
sumatorio de cada entrada multiplicada por el
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peso de su interconexión que es su valor neto.
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 Una función de activación, que modifica a la
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anterior. En algunos casos esta función es omitida.
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 Una función de transferencia, que se aplica al valor
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devuelto por la función de activación. Se utiliza
cuC
w
para acotar la salida de la neurona y
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N
generalmente viene dada por la interpretación que
Do
queramos darle a dichas salidas.

5. ¿Cómo se las diseña y programa?
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 La programación de las redes depende de la
voluntad del programador y la función especifica
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que vaya a cumplir por lo tanto el programador
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solo ve el fin a darse y lo trata de resolver con
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algoritmos matemáticos para llegar al mismo.
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6. ¿Que ventajas nos brindan estas
redes?
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 Estas redes por ser mecanismos basados en el
cerebro humano nos brindan varias ventajas como
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por ejemplo el aprendizaje, la auto-organización,
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la tolerancia a los fallos que pueda cometer, la
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flexibilidad que consiste en que por si sola realiza
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cambios pequeños y por ultimo el tiempo real en el
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que trabaja. w
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7. Tipología de las redes neuronales
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 Tenemos varios modelos como por ejemplo:
 Perceptrón
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 Adaline
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 Perceptrón multicapa
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 Memorias asociativas
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 Máquina de Bolzman
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 Máquina de Cauchy w
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 Propagación hacia atrás (backpropagation)
Do
 Redes de Elman

8. ¿En que se pueden dividir?
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 A estas redes se las puede dividir en 2 clases que
son:
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 Redes de propagación hacia delante las cuales se
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dividen en monocapas y multicapas.
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 Las redes recurrentes las cuales presentan al menos
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un ciclo de activación.
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9. Aplicaciones
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 Las características de las RNA las hacen bastante
apropiadas para aplicaciones en las que no se
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dispone a prioridad de un modelo identificable que
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pueda ser programado.
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 También se pueden utilizar cuando no existen
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modelos matemáticos precisos o algoritmos con
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complejidad razonable; por ejemplo la red de
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Kohonen ha sido aplicada con un éxito más que
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razonable al clásico problema del viajante.