Redes Neuronales

REDES NEURONALES

Son una forma de emular ciertas características propias de los humanos, como capacidad de memorizar y de asociar hechos.

Las redes neuronales son un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, siendo el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia.

Por su constitución y fundamentos las redes neuronales artificiales presentan un gran número de características semejantes a las del cerebro.

VENTAJAS DE LAS REDES NEURONALES

Entre las ventajas de la Redes Neuronales tenemos:

APRENDIZAJE ADAPTIVO.- Capacidad de realizar tareas basadas en un entrenamiento y experiencia inicial.

AUTO-ORGANIZACIÓN.- Puede crear su propia organización o representación de la información, la que es recibida mediante una etapa de aprendizaje.

TOLERANCIA A FALLOS.- Cuando una red se destruye parcialmente se produce una degradación en la estructura, en algunas redes las capacidades pueden detenerse, sufriendo un gran daño.

Se tiene que considerar dos aspectos distintos a la tolerancia a fallos que son:

- Redes neuronales reconocen patrones con ruido, distorsionados e incompletos, siendo esta tolerancia a fallos con respecto a los datos.

- Pueden seguir realizando su función (cierta degradación), aunque parte de la red esta destruida.

OPERACIÓN EN TIEMPO REAL.- Se realizan en paralelo los cómputos neuronales, para obtener esta capacidad se diseñan y fabrican maquinas con hardware especial.

FACIL INSERCIÓN DENTRO DE LA TECNOLOGIA EXISTENTE.- Con chips especializados para redes neuronales, mejoran la capacidad en algunas tareas, y facilita la integración modular en los sistemas existentes.

El aprendizaje adaptivo es una de las características más atractivas, realizando tareas con entrenamiento en ejemplos ilustrativos, ya que las redes neuronales no necesitan que se elaboren modelos, sino aprendes a diferenciar patrones mediante ejemplos y entrenamientos.

Están redes son sistemas auto adaptivos, teniendo un autoajuste de los elementos procesales que componen el sistema, cambiándose constantemente para adaptarse a las nuevas condiciones.

AUTOORGANIZACION PROVOCA LA GENERALIZACION.- Redes Neuronales tienen la facultad de responder propiamente cuando se presenta situaciones no expuestas anteriormente, la entrada en el sistema puede generalizar para la obtención de una respuesta, siendo esta característica muy importante cuando se tiene que solucionar problemas cuando la información no es muy clara, así como dar una solución cuando está incompleta.

Las redes neuronales son los primero métodos computacionales con la capacidad inherente de tolerancia a fallos, siendo diferentes a los sistemas tradicionales, perdiendo su funcionalidad cuando tienen un error de memoria.

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