Page 9 - Revista Tics RG-LS completa

2.3 Redes neuronales y computadoras • Las contribuciones a la RNA provienen del
digitales resto del mundo, mientras que sus resultados
son asociaciones que salen de la RNA
Para comprender el potencial de la computación
neuronal, es necesario hacer un Breve diferencia entre
los sistemas informáticos neurales y digitales:
sistemas Los principios neurológicos no se aplican a
circuitos lógicos o digitales.

Los sistemas informáticos digitales deben ser
síncronos o asincrónicos, la duración de los impulsos
nerviosos debe ser variable para mantener uno de los
valores binarios indefinidos, que no es el caso si el
principio es síncrono y requiere un reloj maestro o
global, pulso está sincronizado.

Figura 4: Reconocimiento.
Este no es el caso. “Las neuronas no pueden ser
circuitos de umbral lógico porque hay miles de
entradas variables en la mayoría de las neuronas” [2]. La Fig. 4 a continuación se puede ver un esquema de
El umbral cambia con el tiempo y se ve afectado por una red neuronal.
la estimulación, la atenuación, etc. La precisión y
estabilidad de este circuito no es suficiente para definir 2.4.1 Una función de entrada
ninguna función. La neurona considera muchas fuentes de información
como si fueran una sola; esto se llama información
Valor booleano los procesos colectivos que son mundial. A continuación, nos enfrentamos a la
importantes en la computación neuronal no se pueden cuestión de cómo estas fuentes directas de información
lograr mediante cálculos numéricos. Por tanto, el (ini1, ini2, ...) pueden unirse en la información
cerebro debe ser un computadora analógica ni las mundial, gini. Esto se consigue mediante el trabajo de
neuronas ni las sinapsis son elementos de memoria información, que se determina a partir del vector de
biestables. Todo el mundo los hechos fisiológicos información. La capacidad de información puede
apoyan el papel de las neuronas como integradoras representarse de la siguiente manera
análogas, la eficiencia de las sinapsis cambia
gradualmente, lo que no es características de los
sistemas biestables.

El circuito cerebral no realiza cálculos recursivos, por Figura 5: Capacidad de información.
lo que no son algoritmos. “Debido a problemas de
estabilidad, el circuito neuronal no es lo La Fig. 5 a continuación se puede ver la capacidad de
suficientemente estable para la definición recursiva de información a través de vectores.
funciones, como cálculos numéricos” [1]. Por
definición, el algoritmo define una función recursiva. donde: * se dirige al administrador de la adaptación
(por ejemplo, mayor, suma, productora, etc.), en la
2.4 Elementos Básicos cantidad de contribuciones a la neurona Ni y wi el
peso.
Una organización neuronal falsa (RNA) puede
caracterizarse (Hecht - Nielssen 93) como un diagrama Las estimaciones de información son duplicadas por
coordinado con los imperativos que lo acompañan: las cargas que recientemente entraron en la neurona.
Por lo tanto, las cargas que son en su mayoría no
• Los cubos se llaman componentes de manejo restringidas cambian el grado de impacto que tienen
(PEs). las infoestimaciones. Es decir, permiten que una
• Las conexiones se denominan asociaciones y infoestima enorme tenga sólo un pequeño impacto,
capacidad como vías de dirección única suponiendo que sean suficientemente pequeñas.
pronta.
• Cada PE puede tener bastantes asociaciones.
• Todas las asociaciones que salen de un PE
deben tener un signo similar.
• Los PEs pueden tener memoria de vecindad.
• Cada PE tiene un trabajo de intercambio que,
en función de las fuentes de datos y de la
memoria de vecindad, entrega una señal de
resultado y ajusta la memoria de vecindad.

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