Ejemplos de Redes Neuronales Artificiales

Redes Neuronales Artificiales (RNA) son parte de la Inteligencia Artificial ( AI ) , que es el área de ciencias de la computación que se trate con la fabricación de ordenadores se comportan de forma más inteligente . ANN se inspira en el cerebro donde las neuronas se conectan en patrones complejos para procesar los datos de los sentidos , establecer recuerdos y controlar el cuerpo. Datos y procesos ANN presentan algunos comportamientos inteligentes, como el aprendizaje, la generalización y el reconocimiento de patrones . Backpropagation Nets
redes

retropropagación son el tipo más común de la ANN . La topología básica es que las capas de neuronas están conectadas entre sí. Patrones causan que la información fluya en una dirección, a continuación, los errores " backpropagate " en la otra dirección , el cambio de la fuerza de las interconexiones entre las capas . Redes backpropagation aprenden a clasificar los patrones . Cuando se les presenta un patrón , las interconexiones entre las neuronas artificiales se ajustan hasta que den una respuesta correcta . Después de la formación suficiente con una serie de patrones , que le dará la respuesta correcta a un patrón que nunca han visto . Las redes pueden aprender a generalizar. Una de las redes de retropropagación más exitosos es NetTalk , que fue inventado por Terry Sejnowski , profesor y jefe del Laboratorio de Neurobiología Computacional en el Instituto Salk en La Jolla , California . Esta red aprende a leer Inglés ( o cualquier otro idioma ) y se utiliza en todo el mundo a leer a los ciegos ,
Hopfield Nets

John Hopfield , un Nobel ganador del premio físico en el Instituto de Tecnología de California (Caltech) , inventado redes de Hopfield . La topología básica es que cada neurona artificial está conectado a todos los demás neurona artificial . Estas redes memorizar colecciones de patrones . Cuando se administra una parte de uno de los patrones o de un patrón muy distorsionada , la red proporciona el patrón completo . Estas redes han encontrado aplicación en el reconocimiento de huellas dactilares . Dada una huella parcial o una impresión manchada , la red de Hopfield puede entregar la huella digital completa . NASA utiliza las redes de Hopfield para orientar nave del espacio profundo por campos de estrellas visuales . Cuando la nave se ve en la imagen de las estrellas , una red de Hopfield puede igualar la vista con las imágenes conocidas de las estrellas para orientar la nave .
Autoorganizados Mapas

profesor finlandés Teuvo Kohonen inventó los mapas auto-organizativos , también conocidas como redes de Kohonen . La topología básica es que cada neurona artificial está conectado sólo a sus vecinos . Redes de Kohonen reducen la complejidad de los datos - especialmente los datos obtenidos experimentalmente . Repetidamente " entrenamiento " una red de Kohonen con un conjunto de datos de n dimensiones puede producir un conjunto de datos de menor dimensión que captura la naturaleza esencial de los establecidos en una forma mucho más simple de datos n-dimensionales . Una de las principales aplicaciones de los mapas auto-organizativos está en los varios proyectos que están en busca de una manera más sencilla de entender Internet. Redes de Kohonen se utilizan regularmente como un preprocesador para otros tipos de ANN .