Page 45 - Trabajo EBOOK

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palabras: si la entrada muestra signos de manipulación, 2.4 Elementos Básicos
la red debe poder identificarla siempre que se
mantenga un cierto grado de similitud entre lo Una organización neuronal falsa (RNA) puede
aprendido y lo que se muestra en la entrada de la red. caracterizarse (Hecht - Nielssen 93) como un diagrama
coordinado con los imperativos que lo acompañan:
Finalmente, se debe enfatizar como un activo la
facilidad de inclusión en la tecnología existente. • Los cubos se llaman componentes de manejo
Entonces, por ejemplo, es muy fácil conseguir chips (PEs).
especializados que mejoren su capacidad.
• Las conexiones se denominan asociaciones y
2.3 Redes neuronales y computadoras capacidad como vías de dirección única pronta.
digitales • Cada PE puede tener bastantes asociaciones.

Para comprender el potencial de la computación • Todas las asociaciones que salen de un PE deben
neuronal, es necesario hacer un Breve diferencia entre tener un signo similar.
los sistemas informáticos neurales y digitales:
sistemas Los principios neurológicos no se aplican a • Los PEs pueden tener memoria de vecindad.
circuitos lógicos o digitales. • Cada PE tiene un trabajo de intercambio que, en

Los sistemas informáticos digitales deben ser función de las fuentes de datos y de la memoria de
síncronos o asincrónicos, la duración de los impulsos vecindad, entrega una señal de resultado y ajusta
nerviosos debe ser variable para mantener uno de los la memoria de vecindad.
valores binarios indefinidos, que no es el caso si el • Las contribuciones a la RNA provienen del resto
principio es síncrono y requiere un reloj maestro o del mundo, mientras que sus resultados son
global, pulso está sincronizado. asociaciones que salen de la RNA
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].
El umbral cambia con el tiempo y se ve afectado por
la estimulación, la atenuación, etc. La precisión y
estabilidad de este circuito no es suficiente para definir
ninguna función.
Valor booleano los procesos colectivos que son
importantes en la computación neuronal no se pueden
lograr mediante cálculos numéricos. Por tanto, el
cerebro debe ser un computadora analógica ni las
neuronas ni las sinapsis son elementos de memoria Figura 4: Reconocimiento.
biestables. Todo el mundo los hechos fisiológicos La Fig. 4 a continuación se puede ver un esquema de
apoyan el papel de las neuronas como integradoras una red neuronal.
análogas, la eficiencia de las sinapsis cambia
gradualmente, lo que no es características de los 2.4.1 Una función de entrada
sistemas biestables. La neurona considera muchas fuentes de información
El circuito cerebral no realiza cálculos recursivos, por como si fueran una sola; esto se llama información
lo que no son algoritmos. “Debido a problemas de mundial. A continuación, nos enfrentamos a la
estabilidad, el circuito neuronal no es lo cuestión de cómo estas fuentes directas de información
suficientemente estable para la definición recursiva de (ini1, ini2, ...) pueden unirse en la información
funciones, como cálculos numéricos” [1]. Por mundial, gini. Esto se consigue mediante el trabajo de
definición, el algoritmo define una función recursiva. información, que se determina a partir del vector de
información. La capacidad de información puede
representarse de la siguiente manera

Figura 5: Capacidad de información.
La Fig. 5 a continuación se puede ver la capacidad de
información a través de vectores.
donde: * se dirige al administrador de la adaptación
(por ejemplo, mayor, suma, productora, etc.), en la