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
