UNIVERSIDAD SANTA MARÍADECANATO DE POSTGRADO Y EXTENSIÓN
DIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓNESPECIALIZACIÓN EN PLANIFICACIÓN Y
EVALUACIÓN“ REDES”
Integrantes:
José Albornoz
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Esta estructura compuesta de un número
de unidades interconectadas para el
procesamiento de información.
Se prevé que dichas neuronas tengas características
similares a las del cerebro.
* Cúmulo de neuronas físicamente
interconectadas cuya actividad
ayuda a definir un circuito
reconocible en el sistema
nervioso.
*Modelos matemáticos,
computacionales, artificiales,
ideales de una red neuronal
empleados en estadística,
psicología cognitiva, e
inteligencia artificial.
Entrada Pesos
Salidas Función de Propagación
Función o Regla de Activación Función de Salida o de Transferencia
Características de las Redes Neuronales
Topología de las Redes Neuronales
Consiste en la organización y
disposición de las neuronas.
Mecanismo de Aprendizaje
Proceso por el cual una red
neuronal modifica sus pesos en
respuesta a una información de
entrada.
Redes con Aprendizaje Supervisado
Se realiza mediante un entrenamiento controlado por un agente externo
Aprendizaje por corrección
de error Aprendizaje por refuerzo
Aprendizaje estocástico
Se consideran tres formas de llevar a cabo este tipo
Redes con Aprendizaje No Supervisado
Estas redes no requieren influencia externa
Aprendizaje Hebbiano Aprendizaje competitivo y
cooperativo
En general en este tipo de aprendizaje se suelen considerar dos tipos:
Implementación de las Redes Neuronales
A través de un sistema llamado neuro computador
la Red Neuronal Artificial puede llevarse a cabo por medio de uno o varios
circuitos integrados específicos
obteniendo así una estructura que se comporte lo más similar posible
a la red neuronal.
Aprendizaje Tolerancia a fallos
Tiempo real
Ventajas
Auto organización Flexibilidad
GRACIAS POR SU ATENCIÓN
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