CUESTIONARIO DE REDES NEURONALES ¿Qué son las Redes Neuronales Biológicas? • • • • • • • Son el principal elemento del Sistema Nervioso. Cada neurona posee un cuerpo y dos tipos de prolongaciones: dendritas y cilindroeje o axón. Las neuronas se conectan por medio de sinapsis. Se disponen en capas. Las conexiones entre neuronas tienen pesos que representan la influencia de una sobre la otra. Cada una envía su información de estado multiplicado por el correspondiente peso. Luego se suman los valores recibidos desde las dendritas para actualizar los estados respectivos. ¿Por qué usar Redes Neuronales Artificiales? Las redes neuronales artificiales se aplican a problemas que la gente puede resolver bien, pero las computadoras no. Una red neuronal entrenada puede verse como un experto en la categoría de información que se le ha sido dada para analizar. ¿Cómo funcionan las Redes Neuronales Artificiales? • • • Las ANN se basan en el circuito de procesamiento de entradas en el cual los pesos son sumados. Las funciones de peso se llaman Atenuadores. Las entradas son pesadas multiplicando su valor por un factor menor o igual a uno. Las entradas atenuadas son sumadas mediante la Función “Sigmoid”. Si la salida de la función suma excede el valor de entrada máximo de la neurona, ésta responde generando una salida. ¿Que componentes utilizan las Redes Neuronales Artificiales? • • • • • Neurocomputadoras: proveen un completo sistema basado en técnicas neuronales, con significativo poder de procesamiento. Aceleradoras de PC y otras tarjetas: son generalmente hechas para un bus estándar tal como el ISA. Chips: pueden ser usados para construir algunas de las formas precedentes o pueden ser incluidos dentro de otros dispositivos para hacer una unidad de aplicación completa. Bibliotecas celda: permiten un apropiado nivel de funcionalidad neuronal al ser incluidas dentro de un chip dedicado al lado de otras funciones necesarias. Esto es lo indicado para aplicaciones de gran volumen. Microcomputadoras embebidas: pueden ser pensadas como computadoras de propósito general implementando un software ANN en hardware dedicado sin los periféricos normales de una computadora. ¿En que consisten las Implementaciones Analógicas? • • Tienen la capacidad de alcanzar altas velocidades y alta densidad de implementación. Diseño neurofórmico: la circuitería intenta imitar el comportamiento de neuronas biológicas y sinapsis tan cerca como sea posible. ¿En que consisten las Implementaciones Digitales? • • • • Arquitecturas Slice: proveen bloques de construcción de los cuales pueden ser construidas redes neuronales de tamaño y longitud de palabra arbitraria. Chips Multiprocesador: consiste en poner muchos procesadores simples en un solo procesador. Hay dos grupos: SIMD y Arreglos Sistólicos. Funciones Base Radiales: operan por la manipulación de vectores prototipo, que definen regiones de influencia alrededor de la formación de datos de entrada. Otros diseños digitales: algunas redes neuronales digitales no pueden ser clasificadas usando las categorías expuestas. Por ejemplo, el MT19003 NISP es un procesador RISC, que implementa siete instrucciones optimizadas para redes multicapa. Los chips Hitachi Wafer SI han sido diseñados para implementar redes Hopfield y de retropropagación. Menciona algunas de las Razones más comunes para usar hardware ANN • • • Velocidad: las ANN son intrínsecamente paralelas, y las implementaciones hardware pueden hacer uso de esto. Costo: una implementación hardware puede proveer márgenes para reducir los costos del sistema: cantidad de componentes, potencia de los requerimientos, etc. Confiabilidad: reducida probabilidad de fallas en el equipo. Mencione algunos ejemplos de diseños híbridos • • • • Bellcore CLNN-32 AT&T ANNA Neuroclassifier Neural Semiconductor Mencione características de implementaciones analógicas de ANN • • Tienen la capacidad de alcanzar altas velocidades y alta densidad de implementación. Diseño neurofórmico: la circuitería intenta imitar el comportamiento de neuronas biológicas y sinapsis tan cerca como sea posible. Mencione algunas ventajas de las implementaciones digitales • • • • • Liberación del ruido. Almacenamiento de coeficientes de peso por una indefinida longitud de tiempo mediante RAM. Tecnologías de fabricación off-the-shelf. Precisión exacta de las fases de multiplicación y suma. Fácil incorporación dentro de los sistemas existentes. Redes Neuronales www.monografías.com www.lafacu.com www.itlp.edu.mx (tutoriales) www.uc.pl Búsqueda realizada en GOOGLE y ALTAVISTA bajo la coincidencia “Redes Neuronales” e “Inteligencia Artificial”