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contrario, este proceso evolutivo empieza en el
dera que los algoritmos evolutivos forman parte de una clase de métodos
«emergentes» porque las soluciones surgen gradualmente y en general los
diseñadores del sistema no pueden predecirlas. Los algoritmos evolutivos
Como ya he expuesto, un algoritmo evolutivo requiere un medio simulado
en el cual «criaturas» simuladas de software compiten por la supervivencia
y por el derecho a reproducirse. Cada criatura de software representa una
Las criaturas a las que se les permitirá sobrevivir y reproducirse en la
radigmas. He aquí una manera única de combinar todos nuestros paradig-
son particularmente poderosos cuando se combinan con nuestros otros pa-
generación siguiente son las que mejor resuelven los problemas. Se consi-
solución posible al problema codificado en su «ADN» digital.

LA COMBINACIÓN DE LOS TRES PARADIGMAS El genoma humano contiene tres mil millones de peldaños de parejas bási- cas, que equivalen a seis mil millones de bits de datos. Con una pequeña compresión de datos, el código genético del lector cabrá en un CD·ROM simple. Podrá usted almacenar toda su familia en un DVD (digital video disc). Pero su cerebro tiene 100 billones de «cables»,

mas «inteligentes». de veces más información? dios estimulantes. De lo

que se acaba de exponer. He topologia. como ya conexi6rl interneuronal puede estable- potencias sinápticas método antes descrito compara la suma usar. En lineales que se pueden potencias sinápticas un verdadero sistema paralelo. cuando la
con los estudiantes humanos. el tiempo que invierten las redes neuronales
datos empleados en su entrenamiento. En general. para obtener resultados
satisfactorios se necesita un volumen muy sustancial. Lo mismo que ocurre
un sistema de reconocimiento basado en la red neuronal es el volumen de
para aprender sus lecciones es un factor clave en su rendimiento.

Variaciones diferentes maneras de determinar la Hay diferentes maneras de establecer las Las entradas a las neuronas en la capa¡ no tienen por qué llegar forzosamente de las salidas de las neuronas de la capa;_I' Alternativa- mente. las entradas a las neuronas de cada capa pueden llegar de cual- de las entradas sopesadas con el umbral para esa neurona. Si se excede el umbral. la n
Son factibles muchas variaciones de lo .,articular, la cerse al azar o bien mediante un algoritmo evolutivo. iniciales. como ya se ha explicado. quier capa inferior o de cualquier capa. Para cada neurona, el otras funciones hay ros distintos de Oy 1. diferentes Los decisi6n clave de diseño. de cada capa, de la capao a la capaM' En usa otra función no lineal de

queda dicho. En
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aquí algunas:
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