¿Qué es una red neuronal artificial?
Una red neuronal artificial es un nombre para un tipo de tecnología informática que intenta imitar el cerebro humano. Una red neuronal artificial o ANN incluye neuronas y estímulos simulados para los intentos de reproducir las funciones del cerebro. Esta amplia gama de software y dispositivos utiliza modelos de algoritmos neurales para crear procesos de toma de decisiones que los planificadores esperan que imiten de cerca los procesos de pensamiento humano. Las redes neuronales artificiales representan un gran avance de ideas relativamente primitivas sobre computadoras en décadas anteriores.
El software de la red neuronal se aplica tradicionalmente al juego y otras tareas que implican un pensamiento humano relativamente calculado. En un sentido más biofísico, las redes neuronales se basan en el examen de cómo las neuronas del cerebro se comunican y transmiten mensajes. Las aplicaciones de la red neuronal incluyen la interacción de varias funciones, donde los ingenieros analizan la producción productiva total para ver cómo estos sistemas de redes neuronales artificiales pueden efectuary imitan el pensamiento humano. Una variedad de "aplicaciones de la vida real" para ANN incluyen análisis de regresión, aproximación de funciones, robótica y procesamiento general de datos.
Se han desarrollado varios tipos de redes neuronales artificiales para diferentes disposiciones de investigación. Estos usan diferentes tipos de modelos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, sin supervisión o reforzado. Los tipos de redes neuronales incluyen una red neuronal de avance unidireccional, una función de base radial o una red RBF, una red auto-organización de Kohonen e incluso redes neuronales modulares donde una red más grande está compuesta por varias pequeñas.
Otro tipo de nueva estructura aplicada a las redes neuronales artificiales a menudo se llama un "comité de máquinas" donde varias estructuras de red proporcionan su propio "voto" o "opinión" en un proceso de modelado de decisiones. Esto también a veces se llama una red neuronal asociativa o ASNN. El beneficioDe este tipo de investigación es evidente para los ingenieros que creen que ASNN puede ayudar a modelar la toma de decisiones grupales humanos u otro modelado complejo de algunas maneras similares a los modelos de toma de decisiones individuales proporcionados por ANN.
Un principio que a menudo es utilizado por una red neuronal artificial se llama "lógica difusa". La palabra "difuso" se usa para describir cualquier brecha en datos o conocimiento. Las redes neuronales a menudo pueden cerrar algunos datos o brechas de conocimiento mediante la adivinación educada y la predicción estadística, que en contraste con la estricta lógica binaria "sí o no" se asocia tradicionalmente con la toma de decisiones electrónicas. Superar la lógica difusa ayuda a las redes neuronales a proporcionar mejores resultados en las simulaciones. Utilizando los componentes básicos de investigaciones anteriores, los planificadores e ingenieros experimentados con redes neuronales artificiales mejoran continuamente lo que estas herramientas pueden hacer para superar los límites de nuestro conocimiento sobre nuestras propias mentes.