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por Anderson Cristancho 7 anos atrás

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redes neuronales

Las redes neuronales artificiales se inspiran en el cerebro humano y buscan replicar su capacidad para procesar información y aprender de la experiencia. Estas redes se componen de neuronas artificiales interconectadas y se utilizan para diversas aplicaciones como la asociación de patrones, segmentación de imágenes y compresión de datos.

redes neuronales

Neurona Biológica

Conexión entre neuronas

Sistema para el tratamiento de información

Capacidad de asociar hechos

Capacidad para memorizar

Modelo artificial y simplificado del cerebro humano

Redes Neuronales

Característica principal: la experiencia

Algunas redes neuronales

Red Hamming

Sus neuronas en la capa de salida
Compiten para determinar la ganadora
Son Clasificadores adaptativos

es una de las redes  mas simples de tipo compettiva

Richard p. lippmann

1987

se llama
Red hamming debido a que la neurona en la capa feedforward con la salida mas grande

Compuesta por 3 capas

Salida

Oculta

Entrada

Red Perceptron Multiple

ejemplo
Para que sirve
se utiliza para resolver problemas de asociación de patrones, segmentación de imágenes, compresión de datos
Creada Por
Minsky y Papert

Red Kohone

No supervisado tipo competitivo
Fecha
1984

posee una unica cap, la capa de salida

creada por
Teuvo Kohonene

Red Adeline y Mandelne

se divide
Madalene

Varias Neuronas de salidad

Adaline

la unica neurona de salida

fecha
1960
Bernie Widronw y Marcian Hoft

Universidad

Stanford

Red Perceptron

Utilizado como
Separador Lineal
Frank Rosenblatt

Red Hopfield

es una red neuronal artificial
se utiliza

sistema de memoria asociativa

el cual utiliza unidades binarias

Jhon Hopfield

Red Backpropagation

Utilizada como
Traductor de texto
Codificador de informacion
Creado por
Rumelhart, Hinton y Williams
Aprendizaje
correcion del error