USO DE REDES NEURONALES

Las redes neuronales (también conocidos como sistemas conexionistas) son un enfoque computacional, que se basa en una gran colección de unidades neurales (también conocido como neuronas artificiales ), para modelar libremente la forma en que un cerebro biológico resuelve problemas con grandes grupos de neuronas biológicas conectados por los axones. Cada unidad neuronal está conectada con otras, y los enlaces se pueden aplicar en su efecto sobre el estado de activación de unidades neuronales conectadas.

Cada individuo de la unidad neuronal puede tener una función de suma, que combina conjuntamente los valores de todas las entradas. Puede haber una función umbral o función de limitación en cada conexión y en la propia unidad: de tal manera que la señal debe superar el límite antes de la propagación a otras neuronas. Estos sistemas son auto-aprendizaje y formación, en lugar de programar de forma explícita, sobresalen en las zonas donde la solución o función de detección es difícil de expresar en un programa de ordenador tradicional.

El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque varias redes neuronales son más abstractas. Proyectos de redes neurales modernas suelen trabajar con unos pocos miles a unos pocos millones de unidades neuronales y millones de conexiones, que sigue siendo varios órdenes de magnitud menos complejo que el cerebro humano y más cercano a la potencia de cálculo de un gusano.

Las redes neuronales se basan en los números reales, con el valor del núcleo y del axón siendo típicamente una representación entre 0,0 y 1.

Un aspecto interesante de estos sistemas es que son impredecibles en su éxito con el autoaprendizaje. Después del entrenamiento, algunos se convierten en grandes solucionadores de problemas y otros no funcionan tan bien. Con el fin de capacitar a ellos, varios miles de ciclos de interacción que se producen normalmente.

redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y reconocimiento de voz , que son difíciles de resolver usando ordinaria de programación basado en reglas .