Red Neuronal Artificial

Red neuronal artificial

Red neuronal artificial perceptrón multicapa con n neuronas de entrada, mneuronas en su capa oculta y una neurona de escape.

Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"1 ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona elsistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

Propiedades [editar • editar código]

Perceptrón con 2 entradas.

Una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones:

1. Una función de propagación (también conocida como función de excitación), que por lo general consiste en el sumatorio de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto). Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es negativo, se denomina inhibitoria.

2. Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación.

3. Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación que queramos darle a dichas salidas. Algunas de las más utilizadas son la función sigmoidea (para obtener valores en el intervalo [0,1]) y la tangente hiperbólica (para obtener valores en el intervalo [-1,1]).

redes Neuronales Artificiales: Aplicación en salud

El descubrimiento de este maravilloso sistema inteligente nos ha permitido tener muchas aplicaciones en salud y que realmente son muy útiles para la sociedad, por eso nos gustaría resaltar el trabajo de los investigadores en el tema de redes neuronales, ya que han hecho un esfuerzo grandioso al acoplar este maravilloso método a la medicina y lograr prevenir enfermedades que podrían ser catastróficas Aunque nos parece difícil nos gustaría que estos conocimientos se difundieran mas en las comunidades medicas con el fin de contar con herramientas que permitan atender a los pacientes de una forma mas completa y segura.

Análisis de imágenes

En la práctica los médicos tienen que evaluar información de imágenes obtenidas con ultrasonido, resonancia magnética, medicina nuclear y radiología.Normalmente se hace un análisis cualitativo por inspección visual; sin embargo,un examen cuantitativo

presenta las siguientes ventajas:

• los diagnósticos de distintos laboratorios usando los mismos criterios se pueden verificar.

• los datos para un sujeto se pueden comparar con una base de datos de personas normales para decidir automáticamente si existe la anormalidad.

• los

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