sistemas neuronales de informatica 2011 hecho por alumnas del CBTis 172,Cortazar

1. Sistemas neuronales

2. Ejemplo:

3. REDES NUERONALES El hombre se ha caracterizado siempre por una búsqueda constante de nuevas vías para mejorar sus condiciones de vida. Estos esfuerzos han servido para reducir el trabajo en aquellas operaciones en las que la fuerza juega un papel primordial. Los progresos obtenidos han permitido dirigir estos esfuerzos a otros campos .

6. ¿QUÉ SON REDES NEURONALES? Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico.

8. Por lo tanto, las Redes Neuronales: · Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos o información. · Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo tendencias financieras. · Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.

13. Características de las Redes Neuronales Existen cuatro elementos que caracterizan una red neuronal: su topología, el mecanismo de aprendizaje, tipo de asociación realizada ente la información de entrada y salida y la forma de representación de estas informaciones.

14. Topología de las Redes Neuronales Consiste en la organización de las neuronas en la red formando capas o agrupaciones de neuronas más o menos alejadas de la entrada y salida de la red. Los parámetros fundamentales de la red son: el número de capas, el número de neuronas por capa, el grado de conectividad y el tipo de conexiones ente neuronas.

23. Ventajas que ofrecen las redes neuronales Debido a su constitución y a sus fundamentos, las redes neuronales artificiales presentan un gran número de características semejantes a las del cerebro. Por ejemplo, son capaces de aprender de la experiencia, de generalizar de casos anteriores a nuevos casos, de abstraer características esenciales a partir de entradas que representan información irrelevante, etc.

25. Auto-organización: una red neuronal puede crear su propia organización o representación de la información que recibe mediante una etapa de aprendizaje . Tolerancia a fallos: la destrucción parcial de una red conduce a una degradación de su estructura; sin embargo, algunas capacidades de la red se pueden retener, incluso sufriendo un gran daño.