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• Liliana Cruz

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REDES NEURONALES ACTIVIDAD - 7

Estructura de una red neuronal 

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Una red neuronal está constituida por nodos, o unidades, que están unidas mediante conexiones. Algunas de las unidades están conectadas al ambiente externo y se designan como unidades de entrada o de salida según reciban estímulos externos o den la respuesta del sistema, Canal de entrada: dendritas. · Procesador: soma. · Canal de salida: axón.

Estructura de una red neuronal artificial La distribución de neuronas dentro de la red se realiza formando niveles o capas de un número determinado de neuronas *De entrada : es la capa que recibe directamente la información proveniente de las fuentes externas a la red *Ocultas : son internas a la red y no tienen contacto directo con el entorno exterior. Pueden estar interconectadas de distintas maneras, lo que determina junto con su número las distintas tipologías de redes. *De salida : transfieren información de la red hacia el exterior.

Relación entre las partes que componen una red neuronal La conectividad entre los nodos de una red está relacionada con la forma en que las salidas de las neuronas están canalizadas para convertirse en entradas de otras neuronas. La señal de salida de un nodo puede ser la entrada de otra neurona o incluso de sí mismo (conexión autorrecurrente).

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Las neuronas son las células dentro del sistema nervioso que transmiten la información a otras células nerviosas, musculares o células de la glándula. La mayoría de las neuronas tienen un cuerpo celular, un axón, dendritas y. El cuerpo de la celda contiene el núcleo y el citoplasma. El axón se extiende desde el cuerpo celular y a menudo da lugar a muchas ramas más pequeñas antes de terminar en los terminales nerviosos. Las dendritas se extienden desde el cuerpo celular neuronal y recibir mensajes de otras neuronas. Las sinapsis son los puntos de contacto en los que una neurona se comunica con otra. Las dendritas se cubre con las sinapsis formadas por los extremos de los axones de otras neuronas.

Descripción de la articulación entre una red neuronal y la cognición El hecho de que un estímulo produzca una respuesta depende de la fuerza de las sinapsis: una descarga por un axón, ¿cuánta influencia tiene en la dendrita de la sinapsis, cara a producir descarga de la neurona postsináptica? Se ha observado que: cuando presináptica y postsináptica descargan a la vez, se fortalece y se debilita cuando la frecuencia de disparos es baja si van pre-post se fortalece y si van post-pre se debilita, siempre que la diferencia sea pequeña (20 ms) Pero es muy variable, puede incluso invertirse En cualquier caso, la respuesta sináptica da el aprendizaje (memoria)

. HodgkinHuxley

Ecuaciones diferenciales que rigen la corriente por los canales iónicos de comunicación. Si el potencial es Vm, la capacitancia Cm , la conductancia de cada canal iónico gi y su potencial Vi

La actividad de las neuronas conectadas acumula la carga en el canal y al llegar al voltaje umbral se produce la descarga. Durante un tiempo de refracción, la neurona no responde Precisos, pero 1 ms son 1000 cálculos

Modelo simlificado Integrador/descarga Recoge muchas características con menos de 10 cálculos por cada ms de simulación.

El disparo y la refracción se mantienen

Ejemplo: modelo simple en Nengo Variación de entrada (verde) y salida (azul) respecto al tiempo

Representación/aprendizaje en NEF Identificar el rango de señal viendo qué neurona está más activa y cual menos.Para pasar de actividad a valor representado:

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r: representado, d: decodificador Se resuelve el decodificador por mínimos cuadrados para que con la última ecuación cada representado sea el vector real que ha ido a la entrada. Se puede hacer ajuste online mediante procedimiento iterativo. Si ajustaramos por mínimos cuadrados, no a la entrada, sino a una función de ella, la decodificación nos daría esa transformación. Un segundo grupo recibiría esa señal transformada y la podría representar a su vez. Los pesos de conexión son los de decodificador de la 1ª por codificador de la 2ª Si tenemos otro conjunto de neuronas representando otros valores y queremos que ese segundo conjunto aprenda a dar unas salidas en función de unas entradas, entonces en vez de querer el vector real a la entrada queremos cada salida de la muestra para cada entrada Si la entrada son dos señales conectadas independientemente, entonces la salida es la suma de salidas. Si la conectas consigo misma, realimentación, ese efecto suma produce un integrador

referencias Escobar, R. (2004). Redes neuronales, procesos cognoscitivos y análisis de la conducta. Revista Conductual. 2(1), 2343. Recuperado de file:///C:/Users/lilia/Pictures/bio.pdf https://www.xataka.com/robotica-e-ia/lasredes-neuronales-que-son-y-por-que-estanvolviendo https://sites.google.com/site/mayinteligenciar tificial/unidad-4-redes-neuronales

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