Redes Neuronales

Aprendizaje no supervisado

tiene conexión unidireccional

usa la función sigmoidea, función gaussiana y función de vecindad

Admite valores binarios y reales

Funcionalidad: Conceptualización y Optimización

Aprendizaje Supervisado

tiene conexión Unidireccional o sin realimentación

Emplea la regla de la mayoría, regla delta y la función escalón bipolar

Admite números entre -1 y 1

Funcionalidad: Predicción

Aprendizaje no supervisado

tiene conexión Feed Forward competitivo

Usa la regla instar y regla de kohonen

Admite números binarios

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Método lento: Ecuaciones Diferenciales
Método Rápido: Ecuaciones Algebraicas

ART1-> Binarios
ART2-> Entradas Continuas

Funcionalidad: Clasificacion

Aprendizaje Supervisado

tiene conexión Feed-Forward

Usa la regla delta

Acepta valores binarios

Funcionalidad: Predicción

Aprendizaje Supervisado

tiene conexión Feed Forward

implementa la Regla Delta y Regla Widrow/Hoff

Admite números binarios

Funcionalidad: Predicción

Aprendizaje no supervisado

tiene conexión Feed Forward

usa la función lyapunov y función de energía

Admite números entre -1 y 1

Funcionalidad: Asociación