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Redes neuronales en control de sistemasMarco TeóricoLas redes neuronales tratan de emular ciertas características propias de los humanos, una muyimportante es la experiencia. El ser humano es capaz de resolver problemas acudiendo a laexperiencia acumulada. Las redes neuronales son un modelo artificial y simplificado del cerebro, quees el sistema por el cual podemos adquirir conocimiento a través de la experiencia.Una red neuronal es un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica deprocesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona.Todos los procesos del cuerpo humano se relacionan de alguna u otra forma con la actividad de lasneuronas. Las mismas son un componente relativamente simple, pero cuando se conectan en formaconjunta son muy poderosas.Lo que básicamente ocurre en una neurona biológica es lo siguiente: la neurona es estimulada oexcitada a través de sus entradas y cuando se alcanza un cierto umbral, la neurona se dispara oactiva, pasando una señal hacia el axón.La misión de las neuronas es:Recoger información que llega a ellas en forma de impulsos procedentes de otras neuronas oreceptores.Integran informacion en un código de activación propio de la célula.Transmiten informacion codificada en forma de frecuencia de impulsos a través de su axón.A través de sus ramificaciones el axón efectúa la distribución espacial de los mensajes.En sus terminales transmite los impulsos a las neuronas subsiguientes o a las célulasefectoras.Debido a las capacidades que tiene el cerebro para resolver problemas complejos las RNA nacen enbase a las cualidades de una red neuronal biológica.1943 ­ Warren McCulloch y Walter Pitts lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de lasneuronas. Ellos modelaron una red neuronal simple mediante circuitos eléctricos.1949 ­ Donald Hebb fue el primero en explicar los procesos del aprendizaje desde un punto de vistapsicológico, desarrollando una regla de cómo el aprendizaje ocurría. Su idea fue que el aprendizaje
ocurre cuando ciertos cambios en una neurona eran activados. Los trabajos de Hebb formaron lasbases de la Teoría de las Redes Neuronales.1957 ­ Frank Rosenblatt comenzó el desarrollo del Perceptron. Esta es la red neuronal más antigua;utilizándose hoy en día para aplicación como identificador de patrones. Este modelo era capaz degeneralizar, es decir, después de haber aprendido una serie de patrones podía reconocer otrossimilares, aunque no se le hubiesen presentado en el entrenamiento.1960 ­ Bernard Widroff/Marcian Hoff desarrollaron el modelo Adaline (ADAptative LINear Elements).Esta fue la primera red neuronal aplicada a un problema real (filtros adaptativos para eliminar ecos enlas líneas telefónicas) que se ha utilizado comercialmente durante varias décadas.

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Term
Spring
Professor
N/A
Tags
Sistema de control, Neurona, Sistema nervioso, Algoritmo, Cerebro

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