Redes Neuronales

 

REDES

COMPUTACION E INFORMATICA 2009-IV

 

TEMA

REDES

 

DEFINICION Una red neuronal artificial (RNA) es un modelo computacional inspirado en redes neur neuronales onales



biológicas puede seriento consideradas un sistemaque de procesamiento procesam de información informcomo ación 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 

PERCEPTRON 2.1.1Antecedentes 2.1.2 Estructura de la Red



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

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2.3 BACKPROPAGA BACKP ROPAGATION TION

Antecedentes 2.3.2 Estructura de la Red 2.3.3 Regla de Aprendizaje A prendizaje 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



2.6 REDES RECURRENTES

2.5.1 Antecedentes 2.5.2 2.5.3 Red de Kohonen Hamming 2.5.4 Estructura de la Red