Redes Neuronales

Ventajas que ofrecen la red neuronal.

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. Esto hace que ofrezcan numerosas ventajas y que este tipo

de tecnología se esté aplicando en múltiples áreas. Entre las ventajas se incluyen:

Aprendizaje Adaptativo. Capacidad de aprender a realizar tareas basadas en

un entrenamiento o en una experiencia inicial.

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.

Operación en tiempo real. Los cómputos neuronales pueden ser realizados en

paralelo; para esto se diseñan y fabrican máquinas con hardware especial para obtener

esta capacidad.

Fácil inserción dentro de la tecnología existente. Se pueden obtener chips

especializados para redes neuronales que mejoran su capacidad en ciertas tareas. Ello

facilitará la integración modular en los sistemas existentes.

Operación en tiempo real.

Una de las mayores prioridades, casi en la totalidad de las áreas de aplicación, es

la necesidad de realizar procesos con datos de forma muy rápida. Las redes neuronales

se adaptan bien a esto debido a su implementación paralela. Para que la mayoría de las

redes puedan operar en un entorno de tiempo real, la necesidad de cambio en los pesos

de las conexiones o entrenamiento es mínimo.

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