REDES NEURONALES

Red neuronal

  Las Redes Neuronales son un campo muy importante dentro de la Inteligencia Artificial. Inspirándose en el comportamiento conocido del cerebro humano (principalmente el referido a las neuronas y sus conexiones), trata de crear modelos artificiales que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales.       En esta página web trataremos de acercar al visitante a este tema, mostrando las bases neurológicas y matemáticas, los principales modelos vigentes y ejemplos interactivos que solucionan algunos problemas de forma eficaz.

existen dos clases de red neuronal:

RED NEURONAL ARTIFICIAL:
Las redes neuronales artificiale(denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"¹ ) son un paradigma deaprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de unsistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

RED NEURONAL BIOLÓGICA:

Una red neuronal biológic o un circuito neuronal es un conjunto de conexiones sinápticas ordenadas que se produce como resultado de la unión de las neuronas a otras en sus regiones correspondientes tras la migración neuronal.

El crecimiento dirigido de los axones y el reconocimiento de las estructuras sinápticas está mediado por el cono de crecimiento, que es una especialización en el extremo de cada axón en crecimiento. El cono de crecimiento detecta y responde a moléculas de señalización que pueden ser de retraimiento, giro o continuación, que identifican las vías correctas, prohíben las incorrectas y facilitan la formación de sinapsis. Además hay factores de crecimiento que influyen en el crecimiento axónico y en la formación de sinapsis, y regulan las cantidades apropiadas que debe haber entre los axones y las células.