Descripción
El propósito general de este libro es ser una guía para que el lector interesado en trabajar con Redes Neuronales Artificiales, (RNA) esté en capacidad de solucionar problemas propios de su disciplina usando esta técnica de la Inteligencia Computacional. La estructura del libro se concibe desde los tipos de aprendizaje, ya que es la característica más importante que poseen las redes neuronales artificiales y en ella radica su principal fortaleza para solucionar y adaptarse a diversos problemas. En este libro se encuentran contenidos teóricos básicos que lo dejarán preparado para afrontar el estudio de libros y artículos de carácter avanzado, acompañado de problemas resueltos que afianzan el saber y el saber hacer. El primer capítulo presenta una breve revisión histórica de la evolución de las RNA con el fin de mostrar los principales desarrollos científicos que han enriquecido este apasionante campo del saber. Se introduce el modelo artificial de una neurona inspirado en el funcionamiento de la neurona biológica y a partir de este modelo artificial, se hace una revisión de las arquitecturas monocapa, multicapa y recurrente de las redes neuronales artificiales, así como de los procesos de aprendizaje supervisado y no supervisado. En el capítulo dos, se estudian las redes neuronales tipo Perceptron y Adaline, las arquitecturas, los principales algoritmos de aprendizaje y su aplicabilidad. Es importante detenerse en las limitaciones inherentes al Perceptron con el fin de visualizar la introducción de estructuras de red más complejas y que las superen. Como en todos los capítulos siguientes, el libro propone una aproximación práctica para solucionar problemas usando MATLAB y UV-SRNA, siendo esta última una herramienta desarrollada en la Universidad del Valle.
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