Fecha: 02/06/2015
Tema: Introducción a las redes neuronales artificiales.
INTRODUCCIÓN
El
cerebro humano es el sistema de cálculo más complejo, y el hombre se ha visto
en la necesidad de explorar la estructura y funcionamiento del cerebro humano
para crear una inteligencia virtual que sea capaz de simular el funcionamiento
del cerebro.
Las
redes neuronales artificiales han sido desarrolladas en base a la estructura biológica
de neuronas humanas, las cuales cumples con algunas características, debido a
la complejidad que presentan dichas neuronas.
DESARROLLO
REDES
NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)
La
neurona artificial fue diseñada para imitar el funcionamiento de una neurona biológica.
Trata de crear modelos artificiales que solucionen problemas complejos de
resolver.
Para
esto aplica un conjunto de entradas a la neurona donde cada una de las cuales
representa la salida de la otra.
Para
calcular el peso de cada entrada, se multiplica esta por su peso
correspondiente al grado de conexión de la sinapsis, luego todas estas entradas
ponderadas se suman para determinar el nivel de excitación o activación de la
neurona.
COMPONENTES IMPORTANTES EN EL FUNCIONAMIENTO DE LAS NEURONAS
- Unidad de procesamiento
- Estado de variación
- Un conjunto de programación
- Una regla de modificación
CARACTERÍSTICAS DE LAS REDES NEURONALES
ARTIFICIALES
Las redes de neuronas artificiales presentan una serie de
características propias del cerebro humano:
Aprender.- adquieren conocimientos por medio del estudio,
ejercicio o experiencia y pueden cambiar su comportamiento en función del
entorno, donde se les muestra un conjunto de entradas y ellas mismas se ajustan
para producir salidas consistentes.
Generalizar.- se generalizan automáticamente gracias a su
estructura y naturaleza. Este tipo de redes ofrecen respuestas correctas con
pequeñas variaciones debido a efectos del ruido.
Abstraer.- algunas redes neuronales artificiales son
capaces de abstraer la esencia de un conjunto de entradas que aparenten no
presentar aspectos comunes.
ESTRUCTURA DE UNA RED NEURONAL
Analogía con
el cerebro
La neurona es la unidad funda mental 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.
El cerebro consiste en uno o varios billones de neuronas
densamente interconectadas. El axón (salida) de la neurona se ramifica y está
conectada a las dendritas (entradas) de otras neuronas a través de uniones
llamadas sinapsis. La eficacia de la sinapsis es modificable durante el proceso
de aprendizaje de la red.
Redes neuronales
artificiales
En las Redes Neuronales Artificiales, ANN, la unidad
análoga a la neurona biológica es el elemento procesador, PE (process element).
Un elemento procesador tiene varias entradas y las combina, normalmente con una
suma básica. La suma de las entradas es modificada por una función de transferencia
y el valor de la salida de esta función de transferencia se pasa directamente a
la salida del elemento procesador.
FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURONALES
ARTIFICIALES
EL PROTOTIPO BIOLÓGICO.
Las diferentes configuraciones y
algoritmos que se diseñan para las redes neuronales artificiales están
inspiradas en la organización del complejo sistema neuronal del cerebro humano.
No obstante conviene aclarar que esta inspiración no supone que las ANN lleguen
a emular al cerebro como algunos optimistas lo desean ya que entre otras limitaciones
el conocimiento sobre el modo de funcionamiento y comportamiento del cerebro es
bastante simple y reducido. De hecho los diseñadores de redes artificiales van más
lejos del conocimiento biológico actual y prueban nuevas estructuras que
presentan un comportamiento adecuado y útil.
LA NEURONA ARTIFICIAL
La neurona artificial fue diseñada
para "emular" las características del funcionamiento básico de la
neurona biológica. En esencia, se aplica un conjunto de entradas a la neurona,
cada una de las cuales representa una salida de otra neurona.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES DE UNA
CAPA Y MULTICAPA
La capacidad de cálculo y potencia de la
computación neuronal proviene de las múltiples conexiones de las neuronas
artificiales que constituyen las redes ANN.
La red más simple es un grupo de
neuronas ordenadas en una capa
Los nodos circulares sólo son
distribuidores de las entradas y no se consideran constituyentes de una capa.
ENTRENAMIENTO DE LAS REDES
NEURONALES ARTIFICIALES
Una de las principales características
de las ANN es su capacidad de aprendizaje. El entrenamiento de las ANN muestra
algunos paralelismos con el desarrollo intelectual de los seres humanos. No
obstante aun cuando parece que se ha conseguido entender el proceso de
aprendizaje conviene ser moderado porque el aprendizaje de las ANN está limitado.
CONCLUSIÓN
Las
redes neuronales artificiales han sido el pilar fundamental para los avances de
la inteligencia artificial.
Actualmente
se desarrollan robots para diferentes campos con este tipo de inteligencia los
cuales han tenido mucho éxito.
BIBLIOGRAFÍA
Basogain, X. Redes neuronales artificiales y sus
aplicaciones. (En línea).ES. Consultado, 18 de jun. 2015. Formato PDF.
Disponible en: www.ciberesquina.una.edu
Isassi,
R; Galván, I 2013. Redes neuronales artificiales. 2ed. Pearson. p 5-10.
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