Redes Neuronales

REDES NEURONALES

COMPUTACION E INFORMATICA 2009-IV

TEMA

REDES NEURONALES

DEFINICION Una red neuronal artificial (RNA) es un modelo

computacional inspirado en redes neuronales biológicas que puede ser consideradas como un sistema de procesamiento de información con características como aprendizaje a través de ejemplos adaptabilidad, robustez, capacidad de generalización y tolerancia a fallas

CARACTERISTICAS Procesamiento de imágenes y de voz Reconocimiento de patrones Planeamiento Interfaces adaptivas para sistemas

Hombre/máquina Predicción Control y optimización Filtrado de señales

TIPOS DE REDES NEURONALES 

PERCEPTRON

2.1.1Antecedentes 2.1.2 Estructura de la Red

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2.2 ADALINE 2.1.1 Antecedentes 2.1.2 Estructura de la Red 2.1.3 Regla de Aprendizaje

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2.3 BACKPROPAGATION

Antecedentes 2.3.2 Estructura de la Red 2.3.3 Regla de Aprendizaje 2.3.3.1 Red Backpropagation con momentum



2.5 REDES COMPETITIVAS

Antecedentes 2.4.2 Estructura de la Red 2.4.3 Regla de Hebb 2.4.4 Red Instar 2.4.5 Red Oustar

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2.6 REDES RECURRENTES

2.5.1 Antecedentes 2.5.2 Red de Kohonen 2.5.3 Red de Hamming 2.5.4 Estructura de la Red 2.5.5 Regla de Aprendizaje