REDES NEURONALES

REDES NEURONALES

1. ARQUITECTURAS NEURONALES

   • Estructura y funcionamiento
     • El valor de SALIDA de la neurona es el sumatorio de cada valor de entrada multiplicado por su peso correspondiente. La f (de función) indica que no siempre se emplea el sumatorio directamente, sino que a veces se “ajusta” el valor para que esté comprendido entre un rango determinado
     • w1, w2, w3 son los PESOS de cada entrada.
     • 1 2 y 3 son los valores de ENTRADA de la neurona
   • tipos de arquitectura
     • Según el número de capas
       • Redes neuronales monocapas
       • Redes neuronales multicapa
     • Según el tipo de conexiones
       • Redes neuronales recurrentes
       • Redes neuronales no recurrentes
     • Según el grado de conexión
       • Redes neuronales totalmente conectadas.
       • Redes parcialmente conectadas.

2. Las redes neuronales son una forma de un sistema computarizado multi-proceso con:

   • Elemento de procesamiento sencillo
   • Alto grado de interconecciòn
   • mensajes simples escalares
   • Adactaciòn adaptable entre elementos

3. red neuronal y cogniciòn

   • Se analiza la importancia de los modelos de redes neuronales para el entendimiento de los procesos cognoscitivos en psicología y especialmente en el análisis de la conducta
   • La teoría computacional de la mente (e.g., Putnam, 1961/1980) sirvió para conceptualizar el funcionamiento de los procesos cognoscitivos en términos similares al funcionamiento de las máquinas de Turing y de las computadoras en general; esto es, en términos del procesamiento de la información.
   • Para Pinker la teoría computacional de la mente permite conceptualizar cómo el mundo se representa por medio de símbolos.
   • la metáfora significa que, al menos parcialmente, el funcionamiento cognoscitivo sigue la lógica del procesamiento de la información (Lewis, 1999).
   • Finalmente, la red se entrena y se observa cómo la red cambia a partir de la experiencia o se adapta al ambiente (Olson & Hergenhahn, 2009).

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