ESTRUCTURA DE UNA RED NEURONAL

ACTIVIDAD 7 - REDES NEURONALES

Grupo de trabajo

Kelvin David Ariza Mendoza ID: 100100583

Kendra Sofia Barón González ID: 100100536

Angie Catherine Porras Arenas ID: 1001117151

Tania Desireth Rojas Ortiz ID:100100329

 Juliana Saavedra Mora ID: 100099611

Escuelas psicológicas cognitivas

 Leidy Gutiérrez

Corporación Universitaria Iberoamericana

Psicología Virtual

2021

Actividad 7 - Redes neuronales

Los elementos básicos de una red neuronal están conformados por tres capas Capa de entrada: denominada sensorial, compuesta por neuronas que reciben datos o señales provenientes del entorno. Entradas Wij a la neurona.

Capa oculta: no tiene conexión con directa con el entorno ni se conecta directamente a ningún órgano sensorial ni a efectores e trata de modelar es decir esta capa es capaz de representar más fehacientemente determinadas características del entorno realiza el procesamiento que se recibe del entorno con información existente.

Capa de salida: se compone de neuronas que proporcionan las respuestas de la red neuronal. Cada elemento de procesamiento tiene permitido una única salida Zu (k) que puede estar asociada con un numero elevado de otras neuronas Normalmente, la salida es directamente equivalente al valor resultante de la función de activación.

Relación entre las partes que componen una red neuronal

A partir de una función de activación se determina si la activación de una neurona pre sináptica produce la activación de la neurona post sináptica. Posteriormente se añaden reglas bajo las cuales Ocurren cambios en los pesos de las interconexiones bajo las cuales la red "aprende. Finalmente, la red se entrena y se observa cómo la red cambia a partir de la experiencia o se adapta al ambiente (Olson & Hergenhahn, 2009)

Un conjunto de entradas xj y unos pesos sinápticos wij Una regla de propagación está definida a partir del conjunto de entradas y los pesos sinápticos. La regla de propagación más comúnmente utilizada consiste en combinar linealmente las entradas y los pesos sinápticos

Una función de activación. La cual representa simultáneamente la salida de la neurona y su estado de activación. Si denotamos por yi dicha función de activación Las funciones  de entradas pueden ser Sumas de entradas pesadas: Suma de todos los volúmenes de entradas a las neuronas multiplicados por su correspondiente peso

Productora de las entradas pesadas: es el resultado de los valores de entrada a las neuronas, multiplicados por su correspondiente peso.

Máximo de las entradas: Es el valor de entrada más fuerte, multiplicado con su correspondiente peso Relación con las funciones de salidas Es el último paso componente de la neurona; el valor de la transferencia como el resultante en las neuronas vinculadas. Si la función de activación está por debajo de un umbral determinado, ninguna salida se pasa a la neurona siguiente. Normalmente no cualquier valor es permitido como una entrada para la neurona, por lo tanto, los valores de salidas están comprendidos en un rango. La relación y vínculo de los valores de entrada y salida son los mismos y por ellos se les llama función de identidad.

Descripción de la articulación entre una red neuronal y la cognición.

De acuerdo a la lectura realizada se puede describir la articulación entre la red neuronal y la cognición, mediante la simulación de los procesos cognoscitivos con las redes neuronales y su dinámica con la conducta humana, entendiéndose que justamente como la información sensorial que recibe el ser humano al momento de la interacción con el entorno y luego esa información tiene un proceso interno dentro del cerebro mediante el sistema de memoria, realizando conexiones entre neuronas de acuerdo al tipo de información y estimulo recibido para lograr una respuesta de forma inmediata, que es asociada con el aprendizaje adquirido durante todo su proceso de evolución, y que muchos autores lo ha comparado con aprendizaje de tipo estimulo respuestas, y que de acuerdo a como es percibido y programado dentro del cerebro se activara cada vez que haya una asociación con estímulos iguales, también sucede con la red neuronal donde se lleva a cabo un proceso de semejanza con los procesos internos del cerebro, creando unidades de entrada de información, procesamiento y salida de la información que se activan de acuerdo a las conexiones que realice con el estímulo percibido generando una respuesta (salida), esto varía según el peso que haga cada una de las conexiones. Comparando la conexión de los pesos que hace cada conexión, con el proceso mental que realizan las neuronas con los diferentes estímulos sea condicionado o incondicionado para dar unas respuestas, en otras palabras el peso de la conexión entre un estímulo y una respuesta, dará un aprendizaje y este a su vez una respuesta.

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