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Redes neuronales I Concepto |
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En primer lugar hay que distinguir entre modelos neuronales -la forma- y algoritmos neuronales -cómo aprenden-.
Los modelos neuronales son similares o incluso en muchos casos idénticos a otros modelos matemáticos bien conocidos. Se suelen representar mediante grafos, llamados en este contexto neuronas artificiales. Cada neurona realiza una función matemática. Las neuronas se agrupan en capas, constituyendo una red neuronal. Una determinada red neuronal está confeccionada y entrenada para llevar a cabo una labor específica. Finalmente, una o varias redes, más los interfaces con el entorno, conforman el sistema global.
Los modelos neuronales se diferencian en la función que incorpora la neurona, su organización y forma de las conexiones. Sarle (1994) compara los modelos neuronales con los modelos estadísticos más convencionales, encontrando que la mayoría de los modelos neuronales tienen un equivalente tradicional, y que frecuentemente los científicos del campo de las redes neuronales reinventan modelos ya existentes.
