Conceptos
básicos
INTRODUCCIÓN
Las Redes Neuronales Artificiales (ANNs de Artificial
Neural Networks) fueron originalmente una simulación abstracta
de los sistemas nerviosos biológicos, formados por un conjunto de
unidades llamadas "neuronas" o "nodos" conectadas unas con otras. Estas
conexiones tienen una gran semejanza con las dendrítas y
los axones en los sistemas nerviosos biológicos.
El Primer modelo de red neuronal fue propuesto en 1943 por McCulloch
y Pitts en términos de un modelo computacional de "actividad nerviosa".
El modelo de McCulloch-Pitts es un modelo binario, y cada neurona tiene
un escalón o umbral prefijado. Este primer modelo sirvió
de ejemplo para los modelos posteriores de Jhon Von Neumann, Marvin Minsky,
Frank Rosenblatt, y muchos otros.
Una primera clasificación de los modelos de ANNs
podría ser, atendiendo a su similitud con la realidad biológica:
-
Los modelos de tipo biológico.
Este comprende las redes que tratan de simular los sistemas neuronales
biológicos así como las funciones auditivas o algunas funciones
básicas de la visión.
-
El modelo dirigido a aplicación.
Estos modelos no tienen porque guardar similitud con los sistemas biológicos.
Sus arquitecturas están fuertemente ligadas a las necesidades de
las aplicaciones para las que son diseñados.
Redes Neuronales de tipo Biológico
Contenido
Redes Neuronales Artificiales
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