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av Jean Fontalvo för 3 årar sedan

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Redes Neuronales

Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano. Algunas variantes de estas redes incluyen Adaline, Madaline, Hopfield, Hamming, Kohonen, ART y Perceptrón simple, cada una con características y aplicaciones específicas.

Redes Neuronales

Redes Neuronales

Hopfield

Funcionalidad: Asociación
usa la función lyapunov y función de energía

Adaline

implementa la Regla Delta y Regla Widrow/Hoff
tiene conexión Feed Forward

Perceptron simple

Acepta valores binarios
Usa la regla delta
tiene conexión Feed-Forward

ART

Funcionalidad: Clasificacion
ART1-> Binarios ART2-> Entradas Continuas
Método lento: Ecuaciones Diferenciales Método Rápido: Ecuaciones Algebraicas
Aprendizaje supervisado y no supervisado

Hamming

Admite números binarios
Usa la regla instar y regla de kohonen
tiene conexión Feed Forward competitivo

Madaline

Funcionalidad: Predicción
Admite números entre -1 y 1
Emplea la regla de la mayoría, regla delta y la función escalón bipolar
tiene conexión Unidireccional o sin realimentación
Aprendizaje Supervisado

Kohonen

Funcionalidad: Conceptualización y Optimización
Admite valores binarios y reales
usa la función sigmoidea, función gaussiana y función de vecindad
tiene conexión unidireccional
Aprendizaje no supervisado