Modelos
Supervisados
Las ANNs de entrenamiento supervisado
constituyen la línea fundamental de desarrollo en este campo. Algunos
ejemplos bien conocidos de las primeras redes son red
perceptrón
,
ADALINE/MADALINE,
y varias redes multicapa. En el entrenamiento supervisado hay dos fases
a realizar: fase de prueba
and
fase
de entrenamiento.
En el entrenamiento Supervisado,
los patrones de entrenamiento se dan en forma de pares de entrada/maestro, 
,
donde M es el número de pares de entrenamiento. Dependiendo
de la naturaleza de la información del maestro, hay dos aproximaciones
al entrenamiento supervisado. Uno se basa en la corrección a partir
dde una decisión y la otra se basa en la optimización de
un criterio de coste. De la última, la aproximación del error
cuadrático medio es el más importante. Las formulaciones
de decisión y aproximación
difieren
en la información que tienen los maestros y la forma de usarla.
Redes Neuronales basadas en Decisión
Contenido
Redes Neuronales Artificiales
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