Redes Neuronales

Niveles o Capaz de una red neuronal

Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos que intentan reproducir el comportamiento del cerebro. Como tal modelo, realiza una simplificación, averiguando cuáles son los elementos relevantes del sistema, bien bien porque la cantidad de información de que se dispone es excesiva o bien porque es redundante. Una elección adecuada de sus características, más una estructura conveniente, es el procedimiento convencional utilizado para construir redes capaces de realizar determinada tarea.

Se conoce como capa o nivel a un conjunto de neuronas cuyas entradas provienen de la misma fuente y cuyas salidas se dirigen al mismo destino.

1. Unidad de proceso: La neurona Artificial. Existen tres tipos de unidades en cualquier sistema: entradas, salidas y ocultas. Las unidades de entrada reciben señales desde el entorno; las de salida envían la señal fuera de la red, y las unidades ocultas son aquellas cuyas entradas y salidas se encuentran dentro del sistema.

2. Estado de Activación. Los estados del sistema en un tiempo t se representan por un vector A(t). Los valores de activación pueden ser continuos o discretos, limitados o ilimitados. Si son discretos, suelen tomar un conjunto discreto de valores binarios, así un estado activo se indicaría con un 1 y un estado pasivo se representaría por un cero. En otros modelos se considera un conjunto de estados de activación, en cuyo valor entre [0,1], o en el intervalo [-1,1], siendo una función sigmoidal.

3. Función de Salida o de Transferencia. Asociada con cada unidad hay una función de salida, que transforma el estado actual de activación en una señal de salida

Como trabaja y para qué es la señal de umbral

El umbral es la cantidad mínima de señal que ha de estar presente para ser registrada por un sistema. Por ejemplo, la mínima cantidad de luz que puede detectar el ojo humano en la oscuridad. El umbral es la base de la exploración psicofísica de las sensibilidades (táctil, olfatoria, visual o auditiva). Sensibilidad = 1/Umbral. Para la determinación práctica del umbral se considera un 50% de probabilidades. Es decir, umbral es la menor cantidad de estímulo que tiene un 50% de probabilidades de ser detectado. Hay dos concepciones del umbral: fechneriano y no fechneriano.

El punto en que un estímulo ocasiona una transmisión de un impulso nervioso, se denomina umbral. El estímulo debe alcanzar cierta velocidad para ocasionar el umbral o en otras palabras, una mínima reacción, haciendo necesario el impulso nervioso. Si la velocidad no es alcanzada, no se efectúa el impulso nervioso. Esta última explicación se conoce como la ley del todo o nada. Un umbral también es la parte inferior o escalón que hay en la puerta o entrada de una casa.

Redes recurrentes

La red recurrente Elman es una red de retro propagación de dos capas, con la adición de una retroalimentación de la salida de la capa oculta con la entrada de la red Esta retroalimentación le permite a la red generar y detectar patrones variantes en el tiempo. La red Elman tiene como función de activación el Tansigmoidal en su capa oculta y la función lineal en su capa de salida lo que le permite aproximar cualquier función (Con un numero finito de discontinuidades) y cierta exactitud

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