TEORÍA DE REDES NEURONALES
La llamada teoría de las redes neuronales hacer referencia a que la corteza cerebral esta formada por unas células denominadas neuronas, cada una de estas células está formada por un cuerpo, un axón, y una multitud de dentritas. Las dentritas forman una estructura de filamentos muy fina que rodean el cuerpo de la neurona. El axón es un tubo largo y delgado que se ramifica en su extremo en pequeños bulbos finales que casi tocan las dentritas de las células vecinas. La pequeña separación entre los bulbos finales y las dentritas se le denomina sinapsis. Los impulsos eléctricos viajan por el axón y hace contacto con las dentritas de la neurona vecina mediante las sinápsis. La intensidad de la corriente transmitida depende de la eficiencia de la transmisión sináptica. Una neurona en especial transmitirá un impulso eléctrico por su axón si suficientes señales de las neuronas vecinas transmiten a través de sus dentritas en un tiempo corto, denominado período de suma latente. La señal que se transmite a la neurona podrá ser inhibitoria o excitatoria. La neurona manda el impulso por su axón, si la excitación excede su inhibición por un valor crítico, el umbral de la neurona.
Existen dos tipos de aprendizaje: supervisado y no supervisado. El primero ocurre cuando se le proporciona a la red tanto la entrada como la salida correcta, y la red ajusta sus pesos tratando de minimizar el error de su salida calculada. Este tipo de entrenamiento se aplica, por ejemplo, en el reconocimiento de patrones. El entrenamiento no supervisado se presenta cuando a la red se le proporcionan únicamente los estímulos, y la red ajusta sus interconexiones basándose únicamente es sus estímulos y la salida de la propia red. Las leyes de aprendizaje determinan como la red ajustará sus pesos utilizando una función de error o algún otro criterio. La ley de aprendizaje adecuada se determina en base a la naturaleza del problema que se intenta resolver.
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