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Introducción a redes neuronales artificiales. Teoría y aplicaciones




Enviado por Pablo Turmero



Partes: 1, 2

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    Inteligencia Computacional
    Combinación:
    Ciencias de la Computación
    Neuro-Fisiología
    Filosofía (Teoría del conocimiento y lógica)

    Creación de Máquinas que puedan
    Pensar en el sentido del test de Turin

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    Corteza Cerebral Humana:
    Aproximadamente 10 neuronas
    1000 a 10.000 Synapsis por neurona
    Comunicación tren de impulsos electro-quimicos ( mensaje modulado)
    Proceso Cognitivo
    tiempo (milisegundos)
    Operación Masiva Paralela
    Secuencial en 100 Etapas
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    Célula Nerviosa
    Soma: Info. Hereditaria + Plasma +
    Generación Señales
    Dendritas: Recepción Señales ? Impulsos
    Axón: Transmisión de Señales
    Sinapsis: Interfaz Neuronal (Inhibitoria, Excitatoria)

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    4
    1943 W.McCulloch, W. Pitts: Modelo ANN ( El Perceptrón )

    1959 Bernard Widrow ( SU): Filtro Adaline (Adaptative Linear Neuron) y el Madaline (Multiple Adaline) Basado en ( ANN)

    1969 Minsky y Papert: El Perceptrón (limitaciones).

    1982 J. Hopfield: Memoria Asociativa "Redes de Hopfield".

    1986 Rumulhart, Hunton y Williams : redescubren el BPL algoritmo de "back-propagation learning" ( Paul Werbor, 1974)

    1989 K. Hornik, M. Stinchcombe, H. White: Multi-FANN y Aproximación Universal
    Breve Historia

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    Red neuronal artificial (ANN)
    ANN: Es un sistema dinámico compuesto por redes paralelas y distribuidas de procesadores elementales, con la capacidad de aprender y almacenar "conocimiento".
    Arquitectura
    Interacción
    Función de proceso

    ANN: SM sobre-parametrizado

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    Aplicaciones de las ANN
    Resolver problemas Complejos
    Hacer generalizaciones
    Establecer Relaciones no evidentes
    Análisis de sistemas complejos
    Percepción
    Comprensión y Aprendizaje
    Generación de nuevo conocimiento

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    Aplicaciones de las ANN
    Telecomunicaciones
    Informática
    Minería
    Energía
    Finanzas
    Transporte
    Salud

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    Aplicaciones de las ANN
    Clasificación
    Pre-procesamiento de datos
    Reconocimiento de patrones
    Aproximación de funciones
    Predicción de Series de Tiempo
    Optimización Combinatorial
    Control

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    Modelo Neuronal: Mc Culloch & Pitts 1943
    bi
    w
    1i
    w
    ni
    . . .
    0
    1
    0
    1
    0
    1
    xi(t)
    xi(t) =
    (Gp:) 1

    å wij xj(t-1) – bi
    n
    j=1
    ?

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    ANN y Neuronales Biológicas
    Neurona y Conecciones Sinápticas
    Procesador Elemental
    Neuronas: El aprendizaje se produce mediante la variación de la efectividad de las sinapsis, de esta manera cambia la influencia que unas neuronas ejercen sobre otras.
    ANN: La regla de aprendizaje usada indica como se ajustan los pesos de las conexiones en función del vector entrada

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    Analogías

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    Procesador Elemental.
    PE: Es una unidad básica de procesamiento
    la que posee múltiples entradas y solo una salida.
    Cada entrada xi es ponderada por un factor (peso) wi y se calcula la suma ponderada de las entradas:

    Luego es aplicada una transformación mediante la función de activación :

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