REDES NEURONALES

Modelos
1. Mimetizan el procesamiento de información por el cerebro
2. Deducción de rasgos de las neuronas y sus conexiones
1936 Alan Turing
1. El cerebro como una forma de ver el mundo de la computación
1949 Donald Hebb
1. Aprendizaje ocurre cuando se activaban cambios en luna neurona
1950 karl lashley
1. La información se distribuye por todo el cerebro
1957 Frank Rosenblatt
1. Desarrollo del perceptrón
1960 Bernard Widrow/ Marcial Hoff
1. Modelo Adaline
1974 Paul werbos
1. Algoritmo Backpropagation
1980 Kunihiko Fukushima
1. Modelo neuronal, reconocimiento patrones visuales
Sistema de computación
Procesan información dinámicamente
Ventajas
1. Aprendizaje adaptativo
2. Auto-organización
3. Tolerancia a fallos
4. Operación en tiempo real
5. Fácil Inserción
Aplicaciones
1. Biología
2. Medio ambiente
3. Empresas
4. Medicina
5. Militar

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