Redes neuronales
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA ingles como: "ANN") son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red o en que colabora para producir un estímulo de salida.
Una red neuronal es un procesador masivamente paralelo distribuido que es propenso por naturaleza a almacenar conocimiento experimental y hacerlo disponible para su uso. Este mecanismo se parece al cerebro en dos aspectos [SH1]:
El conocimiento es adquirido por la red a través de un proceso que se denomina aprendizaje.
El conocimiento se almacena mediante la modificación de la fuerza o peso sináptico de las distintas uniones entre neuronas.
Ventajas que ofrecen las redes neuronales
Debido a su construcción y a sus fundamentos, las redes neuronales artificiales presentan un gran número de características semejantes a las del cerebro. Por ejemplo, son capaces de aprender de la experiencia, de generalizar de casos anteriores a nuevos casos, de abstraer características esenciales a partir de entradas que representan información irrelevante, etc. Esto hace que ofrezcan numerosas ventajas y que este tipo de tecnología se esté aplicando en múltiples áreas. Entre las ventajas se incluyen:
Aprendizaje Adaptativo: capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o en una experiencia inicial.
Auto-organización: una red neuronal puede crear su propia organización o representación de la información que recibe mediante una etapa de aprendizaje.
Tolerancia a fallos: la destrucción parcial de una red conduce a una degradación de su estructura sin embargo, algunas capacidades de la red se pueden retener, incluso sufriendo un gran daño
Operación en tiempo real: los cómputos neuronales pueden ser realizados en paralelo; para esto se diseñan y fabrican máquinas con hardware especial para obtener esta capacidad.
Fácil inserción dentro de la tecnología existente: se pueden obtener chips especializados para redes neuronales que mejoran su capacidad en ciertas tareas. Ello facilitará la integración modular en los sistemas existentes.
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