Red Neuronal
DEFINICIONES DE RED NEURONAL
1) Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos.
2) Un modelo matemático compuesto por un gran número de elementos procesales organizados en niveles.
3) Un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos simples, elementos de procesos muy interconectados, los cuales procesan información por medio de su estado dinámico como respuesta a entradas externas.
4) Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptados) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico.
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.
Tipos de Aprendizaje mediante una Red Neuronal de Inteligencia Artificial
PDF REDES NEURONALES EN ROBOTS
Tomado de :
1) Una nueva forma de computación, inspirada en modelos biológicos.
2) Un modelo matemático compuesto por un gran número de elementos procesales organizados en niveles.
3) Un sistema de computación compuesto por un gran número de elementos simples, elementos de procesos muy interconectados, los cuales procesan información por medio de su estado dinámico como respuesta a entradas externas.
4) Redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptados) y con organización jerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico.
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.
Tipos de Aprendizaje mediante una Red Neuronal de Inteligencia Artificial
- Aprendizaje Adaptado. 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.
Tomado de :
Matich, D. J. (2001). Redes Neuronales: Conceptos básicos y aplicaciones. Cátedra de Informática Aplicada a la Ingeniería de Procesos–Orientación I.
ESPINOSA, I. E. Los robots flexibles y las redes neuronales. |
Comentarios
Publicar un comentario