Fundamentos de redes neuronales artificiales: hardware y software

Autores/as

  • Bonifacio Martín del Brío Departamento de Ingeniería Electrónica y Comunicaciones, Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica Industrial, Universidad de Zaragoza, España
  • Carlos Serrano Cinca Departamento de Contabilidad y Finanzas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de Zaragoza, España

DOI:

https://doi.org/10.54886/scire.v1i1.1036

Resumen

Las redes neuronales artificiales tratan de modelizar esquemáticamente la estructura hardware del cerebro, para reproducir sus características computacionales. Estos sistemas de procesamiento de información, paralelos, distribuidos y adaptativos, a partir de datos del entorno y empleando algoritmos numéricos, son capaces de aprender de la experiencia. En este artículo realizamos una introducción a los sistemas neuronales artificiales. En primer lugar, exponemos sus aspectos esenciales, en cuanto a la estructura de la neurona, arquitectura de la red y aprendizaje. A continuación describimos con brevedad algunos de los modelos más conocidos. Por último, comentamos las diferentes maneras de realizar un sistema neuronal, y sus aplicaciones a la resolución de problemas prácticos.

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Publicado

1995-06-01

Cómo citar

Martín del Brío, B., & Serrano Cinca, C. (1995). Fundamentos de redes neuronales artificiales: hardware y software. Scire: Representación Y organización Del Conocimiento, 1(1), 103–125. https://doi.org/10.54886/scire.v1i1.1036

Número

Sección

Artículos