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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