Redes Neuronales

1. Redes Neuronales

2. Sinapsis dendritas SOMA AXON

3. Las neuronas recibe entradas de otras neuronas a través de las dendritas y cuando la señal excede un cierto umbral, la neurona se dispara. • En realidad ocurre una reacción química, que causa un pulso electromagnético, conocido como acción de potencial

4. Neuronas artificiales • Tienden a tener menos conexiones que las neuronas naturales. • Y son menos en relación de conexión que las naturales. • McCulloch y Pitt en 1943

5. Cada neurona (nodo) en una red neuronal recibe un numero de entradas. • Una función (llamada función de activación) es aplicada a estas entradas). • Lo que resulta en un nivel de activación. • Sera la salida de la neurona

6. entradas F(x) nodo F(x) salida F(x)

7. a) Función escalón b) Función Sigmoide c) Función Lineal

8. Función Umbral lineal • Una de las funciones mas usadas es la función escalón o se llama función de umbral lineal. • En esta función las entradas son de la neurona son sumadas y comparadas con el umbral. T • Si la suma es mayor que el umbral • Entonces la neurona dispara un novel de activacion de +1 • Si no esta inactiva con un nivel de cero (-1,0)

9. X es la suma de las entradas N de la neurona de x1 a xn Donde cada xi es multiplicado con su correspondiente peso pi

10. x1=0.7 X=(0.8X0.7)+(0.4X0.9)=0.92 P1=0.8 Si X > t se activara=1 x2=0.9 P2=0.4

11. La función lineal solo usa la suma de sus entradas y sus pesos como entradas en su nivel de activación • La funcionsigmoide convierte sus entradas en un rango de en un rango de 0 a 1

12. Red Neuronal • Consiste en un conjunto de neuronas conectadas juntas

13. Cada neurona pasa su salida a la entrada de otra neurona a la que esta conectada. • La salida depende de la aplicación de la función de activación • De esta manera, una señal de entrada es procesada por la red entera y una salida es producida.

14. No existe una central de proceso, o un mecanismo de control, la red esta envuelta en cada parte de cálculo que tiene lugar.

15. La manera en la que las neuronas se comportan a traves del tiempo es interesante. Cuando una entrada es dada a la red neuronal, la salida no aparece inmediatamente, por que le toma un tiempo finito de señales pasar de una neurona a otra.

16. En una neurona artificial esto es rápido • En el cerebro es increíblemente lento solo la paralelizarían del cerebro humano permite tal rapidez.