Tomado: http://www.neptalium.com/blog/tag/redes-neuronalesLas redes neuronales artificiales son modelos matemáticos que pretender sacar provecho de la organización y gran capacidad de cómputo que tiene el cerebro humano. Basado en las investigaciones y avances que los neurofisiólogos han acumulado sobre la arquitectura del cerebro se emula las principales características de los sistemas biológicos en un programa informático.
Esta imitación del funcionamiento del cerebro da como resultado aplicaciones capaces de clasificar clases, predecir series temporales, reconocer patrones, corregir señales, control y decisión, corrección de imágenes y sonidos, etc. Auto organizando y aprendiendo de los errores que se cometen durante una fase llamada “entrenamiento”.
La base fundamental de la redes son las neuronas que al igual que el caso biológico son extremadamente sencillas, pero que al conectarse en masa provocan un alto paralelismo y coordinación pudiendo así resolver problemas complejos y no lineales en forma robusta.
Dado que durante la creación de una red neuronal artificial hay un aprendizaje de por medio al resolver un problema específico, se considera como una técnica de inteligencia artificial. Siendo una las técnicas más antigua en este campo, razón por la cual también es de las más difundidas y con más aplicación en la ciencia y la industria.
El objetivo de las redes neuronales artificiales es llegar a diseñar maquinas con elementos neuronales de procesamiento paralelo, de modo que el comportamiento global de esa red “emule”, lo más fielmente posible el comportamiento de los sistemas neuronales de los animales.
Esta imitación del funcionamiento del cerebro da como resultado aplicaciones capaces de clasificar clases, predecir series temporales, reconocer patrones, corregir señales, control y decisión, corrección de imágenes y sonidos, etc. Auto organizando y aprendiendo de los errores que se cometen durante una fase llamada “entrenamiento”.
La base fundamental de la redes son las neuronas que al igual que el caso biológico son extremadamente sencillas, pero que al conectarse en masa provocan un alto paralelismo y coordinación pudiendo así resolver problemas complejos y no lineales en forma robusta.
Dado que durante la creación de una red neuronal artificial hay un aprendizaje de por medio al resolver un problema específico, se considera como una técnica de inteligencia artificial. Siendo una las técnicas más antigua en este campo, razón por la cual también es de las más difundidas y con más aplicación en la ciencia y la industria.
El objetivo de las redes neuronales artificiales es llegar a diseñar maquinas con elementos neuronales de procesamiento paralelo, de modo que el comportamiento global de esa red “emule”, lo más fielmente posible el comportamiento de los sistemas neuronales de los animales.
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