QUE ES UNA RED NEURONAL?

Desde un punto de vista funcional, una red neuronal es un sistema de procesamientos de información, fisico o algoritmico, formado por un gran numero de elementos computacionales muy simples(nodos neuronales), cada uno propietario de una pequeña cantidad de memoria local y conectados a través de canales de comunicación unidireccionales.

Estos ultimos son ponderados, es dicir algunas uniones entre nodos son más fuertes que otras, y transportan únicamente información numérica. Las redes neuronales se denominan tambien sistemas de procesamiento paralelo distribuido o memorias asociativas debido a que llegan a resultados "inteligentes" realizando muchos cálculos paralelos independientes y sin seguir reglas lógicas rígidas.

Para efectos prácticos, las Redes Neuronales pueden ser visualizadas como cajas negras que aceptan patrones (datos o señales) de entrada y producen patrones de salida (figura 1). Cada uno de los nodos internos opera unicamente sobre los datos almacenados en su memoria local y sobre los recibidos de otros nodos, de manera similar a la accion de las redes neuronales biológicas.
Dependiendo del peso de las conexiones entre los nodos, la red reconoce un patron previamente presentado; por ejemplo la huella dactilar de un presunto criminal, o se entrena en el conocimiento de un nuevo patron para utilizarlo posteriormente.

En otras palabras, las redes neuronales aprenden de ejemplos, de manera similar como un niño reconoce un perro en la calle apartir de un ejemplo de perro visto en la televisión o en un libro.

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