Red neuronal en el ámbito de inteligencia computacional

Redes neuronales desde el punto de vista biológico, es decir, las redes neuronales de los organismos vivos, son un conjunto de neuronas conectadas entre sí que trabajan en conjunto sin la necesidad de que haya una tarea para cada neurona individualmente que tienen la capacidad y función de ir creando aprendizaje a través de la experiencia.

Redes neuronales artificiales

Es importante tener tres conceptos clave para la función de este ingenioso sistema de autoaprendizaje:

El primero es el procesamiento paralelo derivado de miles de millones de neuronas que intervienen, tomando como ejemplo el proceso de “ver” que está operando en paralelo sobre la totalidad de la imagen.

El segundo es la memoria distribuida, la diferencia entre un computador que tiene la información en posiciones de memorias bien definidas y las redes neuronales son que dicha información está distribuida por la sinapsis de la red, extendiendo una redundancia en el almacenamiento, para así evitar la pérdida de información en caso de que alguna sinapsis resulte dañada.

El tercero pero no por ello menos importante es la adaptabilidad al entorno este funciona por medio de la información de la sinapsis. Por medio de esta adaptabilidad se logra tener la capacidad de aprender de la experiencia y es posible generar conceptos a partir de casos particulares.

El elemento básico de un sistema neuronal biológico es la neurona. Un sistema neuronal biológico está compuesto por millones de neuronas organizadas en capas. En la emulación de dicho sistema neuronal biológico, por medio de un sistema neuronal artificial, se puede establecer una estructura jerárquica similar a la existente en el cerebro. El elemento esencial será la neurona artificial, la cual se organizará en capas, varias capas constituirán una red neuronal. Finalmente, una red neuronal junto con las interfaces de entrada y salida constituirá el sistema global de proceso.

Las arquitecturas de redes neuronales

Se denomina arquitectura a la topología, estructura o patrón de conexión de una red neuronal. En una red neuronal los llamados dichos nodos se conectan por medio de sinapsis y obtienen el comportamiento de la red determinado por la estructura de conexiones sinápticas. Dichas estructuras son direccionales, por consiguiente, la información solo se podría propagar en un solo sentido (desde la neurona presináptica a la possináptica). En general las neuronas se suelen agrupar en unidades estructurales que denominaremos capas. El conjunto de una o más capas constituye la red neuronal.

Se distinguen tres tipos de capas:

De entrada: Una capa de entrada, también denominada sensorial, está compuesta por neuronas que reciben datos o señales procedentes del entorno.

De salida: Una capa de salida se compone de neuronas que proporcionan la respuesta de la red neuronal.

Ocultas: Una capa oculta no tiene una conexión directa con el entorno, es decir, no se conecta directamente ni a órganos sensores. Este tipo de capa oculta proporciona grados de libertad a la red neuronal gracias a los cuales es capaz de representar más fehacientemente determinadas características del entorno que trata de modelar.

Una red neuronal artificial copia la forma de enviar y recibir información de las redes neuronales biológicas, es decir, hay que crear unas capas de neuronas los cuales tienen un funcionamiento que hará que todo el sistema tenga la capacidad de aprender por si solo.

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Autor: Ericxon Daniel Burgos Correa

Editor: Carlos Pinzón

Código: UCP1-4

Fuentes:

Guillermo._(2016)._Las redes neuronales: qué son y por qué están volviendo. Recuperado de: https://www.xataka.com/robotica-e-ia/las-redes-neuronales-que-son-y-por-que-estan-volviendo

Larrañaga._(2019)._Redes neuronales. Recuperado de: http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docencia/mmcc/docs/t8neuronales.pdf

ahmedgad._(2018)._Recuperado de: https://pixabay.com/es/illustrations/red-neural-red-neuronal-artificial-3637503/

One thought on “Red neuronal en el ámbito de inteligencia computacional

  • 14 noviembre, 2019 at 6:51 am
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