Redes neuronales, toda su novedad te la presentamos aquí

Con la lectura del siguiente artículo podrás conocer a profundidad todo acerca de las redes neuronales, que son, cuales son los usos que se puede hacer de ellas y muchas más curiosidades, si quieres saber más te invitamos a que sigas leyendo.

Redes neuronales artificiales y redes neuronales biológicas

Se denomina como redes neuronales a un complejo modelo computacional, el mismo está inspirado parcialmente en el comportamiento que tienen las neuronas de un ser vivo, es decir, las redes neuronales biológicas, por lo tanto, podemos asumir que, este complejo sistema de redes neuronales artificiales busca ser fiel al sistema original.

El sistema de redes neuronales artificiales, al igual que las biológicas tiene un complejo sistema de neuronas conectadas entre sí, de esta forma logran transmitirse señales las unas a las otras, la información que entra y atraviesa la red neuronal realiza un complejo número de operaciones y acciones, logrando así la producción de unos valores de salida.

En el complejo sistema de las neuronas, todas y cada una tiene una conexión intima a través de un sistema de enlaces, cuando se terminan de realizar las operaciones nombradas anteriormente, el valor de salida se multiplica usando como base el peso de la misma, por lo que los enlaces pueden bien aumentar o anular el proceso de activación de las neuronas cercanas.

Existe un sistema en la red neuronal llamado función de activación, el cual tiene como objetivo el limitar los valores e imponer un límite que no debería ser sobrepasado antes de lograr replicar / enviar la información a otra neurona, a esta función también se le conoce como limitadora o umbral.

Los complejos sistemas de las redes neuronales han llegado al punto de aprender sobre sí mismos, logrando así poder crearse sin necesidad de ser programados explícitamente por alguien, logrando ser más eficientes en situaciones en las cuales detectar alguna solución a un problema hipotético o real es planteado, hecho que incluso la programación tradicional no ha podido lograr con el mismo grado de efectividad.

Para que las redes neuronales puedan lograr un aprendizaje automático como el que describimos, es necesario en un primer momento evitar la función de perdida que se realiza evaluando la red en su totalidad o al menos, minimizar la pérdida de datos en la medida de lo posible para este fin. ¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona el GPS? Aquí te contamos todo al respecto.

Una forma en que las neuronas evitan la función de pérdida, es actualizarse continuamente, de esa forma los valores de los pesos de cada una de las neuronas se mantienen en constante cambio, al proceso que estamos nombrando también es una función y se le conoce como propagación hacia atrás.

Las redes neuronales y el cerebro humano en un principio están planteado para realizar las mismas tareas, o en su defecto resolver las problemáticas planteadas de la misma forma que un cerebro humano lo haría, sin embargo, a diferencia del cerebro, estas son mucho más abstractas, además, suelen contener millones de unidades neuronales en su haber para poder funcionar en la forma que lo hacen.

Las redes neuronales están basadas en el cerebro humano

Que las redes neuronales estén basadas en el cerebro humano para funcionar, es un aspecto positivo para seguir innovando y descubriendo aspectos de estas dos partes, esto debido a que, con cada investigación que se realiza sobre el cerebro humano se fomenta la creación cada vez más patrones de conducta en las redes neuronales.

Actualmente se está practicando un nuevo enfoque en cuanto al comportamiento de estas redes, se está planteando la posibilidad de usar conexiones que, a diferencia de un cerebro humano, se extiendan mucho más allá que las redes convencionales, también utilizar capaz de procesamiento de enlaces, de esta forma se evita el buscar neuronas cercanas.

Existen también otros estudios referentes a las redes, por ejemplo, el que estudia cada tipo de señal que existe en el tiempo durante la propagación de los «axones» (extensión de la neurona que conduce la señal eléctrica del cuerpo celular a las áreas sinápticas), logrando así un aprendizaje de mayor calidad, alternándose entre un extenso conjunto de variables las cuales son simplemente las encargadas de encender o apagarse.

Las redes neuronales al adaptar para si todo lo que hemos nombrado anteriormente, han adquirido una gran responsabilidad, todo debido a que ahora se les utiliza para cumplir con una amplia gama de tareas como, por ejemplo, el poder ver a través de una computadora y lo más importante, el reconocimiento de voz, el cual usando los métodos tradicionales de programación está lleno de bugs.

Cortana es uno de los más grandes logros de las redes neuronales, ella es la asistente virtual que viene integrada en los sistemas operativos Windows, sus funciones son básicamente iguales a las de Siri de Apple. Históricamente hablando, las redes neuronales son un sistema que lleva varias décadas desarrollándose.

Desde los años 80s sus innovaciones han sido de alto nivel, y para que este tipo de inteligencia artificial sea realmente Inteligente, se ha tratado de incorporar a estos sistemas un sistema de conocimiento incorporado, es decir, que la inteligencia artificial pueda aprender de acuerdo al uso que se le dé, de esta forma sus usos no se limitaran, sino que, por el contrario, cada vez tendrá más de estos.

Historia de las redes neuronales

En la década de los 40s, concretamente en el año 1943, los científicos norteamericanos Warren McCulloch y Walter Pitts, unieron esfuerzos para crear lo que sería uno de los primeros modelos informáticos usados para las redes neuronales, los cuales fueron titulados lógica umbral, dichos modelos para las tomas de decisiones usan matemáticas complejas y algoritmos para funcionar.

Todos estos estudios complejos sirvieron para que posteriormente, se empezara a investigar y estudiar lo que serían las redes neuronales con dos enfoques, el primer enfoque era estudiar las redes mediante una aplicación en la inteligencia artificial, el otro era estudiar cómo funcionaba el cerebro mediante sus sistemas biológicos.

Aprendizaje de Hebb acerca de las redes neuronales

Cuando ya estaba por terminarse la década de los 40s, un científico llamado Donald Hebb decidió crear una teoría de aprendizaje que tomaba como base los mecanismos de la plasticidad de las neuronas, todo mediante a estudios que había realizado con anterioridad, los cuales en la actualidad son conocidos como el aprendizaje de Hebb.

Durante un tiempo después que saliera a la luz, el aprendizaje de Hebb se consideró como lo más típico en aprendizaje que no era supervisado, las variantes que vinieron después de este aprendizaje se conocieron como los primeros modelos de lo que hoy conocemos como potenciación a largo plazo.

Los grupos de investigadores para ver si era posible el aplicar todas las ideas que tenían a los modelos computacionales, en el año 1948 siguieron las indicaciones y sugerencias de Turing, las cuales decían que el córtex humano de los niños se llamaba máquina desorganizada, también llamadas en clave como Maquina Turing Tipo B.

Por su parte, Farley y Wesley A. Clark en el año 1954, decidieron emplear el uso de máquinas computacionales las cuales, fueron llamadas como «calculadoras» (cabe destacar que las computadoras en un inicio fueron concebidas bajo este concepto), la cual se encargaba de simular una red de Hebb en el MIT. El Sistema Binario esta presente en más dispositivos de los que te puedes imaginar, entérate de todo aquí

También durante el año 1956 y comienzos del año 1957, se hicieron más simulaciones de las redes neuronales trabajadas por medio de una computadora, las cuales fueron creadas por Rochester, en Holanda. Por otra parte, Frank Rosenblatt en el año 1958 decidió crear un algoritmo llamado «Perceptrón«.

Frank Rosenblatt decidió bautizar este algoritmo como «Algoritmo de reconocimiento de patrones basado en una red de aprendizaje de computadora de dos capas», y básicamente lo que hacía era realizar operaciones matemáticas básicas como sumas y restas, así empezaron los primeros algoritmos.

Usando estas bases que dio la matemática, Rosenblat describió los circuitos que no estaban en el «perceptrón básico», y lo llamaron como «circuito de o-exclusiva», esto era básicamente un circuito que no pudo ser procesado por las redes neuronales, que se crearon antes del algoritmo de propagación hacia atrás, algoritmo que fue diseñado por Paul Werbos en el año 1975.

En el año 1959, se lanzó un modelo biológico el cual en un primer momento fue propuesto por los galardonados científicos merecedores de premios nobel David H. Hubel y Torsten Wiesel, que basaron sus descubrimientos de los tipos de células que formaban la corteza visual y las clasificaron como Células simples y células complejas.

Los científicos Ivakhnenko y Lapa fueron los primeros en reportar acerca de redes neuronales realmente funcionales y, además, también eran multicapas, y publicaron su reporte en el año 1965, y su método fue conocido como el agrupamiento para el manejo de los datos.

En el año 1969, después que los científicos Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron la investigación que llevaban hasta el momento sobre las redes neuronales, sin embargo, esto solo ocasiono que se estancara, pero dicha investigación descubrió dos procesos que se volvieron casi fundamentales para las computadoras que manejaban las redes neuronales:

1. El primer proceso que se descubrió fue que los perceptrones básicos no tenían la capacidad ni el medio para procesar los circuitos de o-exclusivo.
2. El segundo proceso que se descubrió fue que; debido a las limitaciones tecnológicas de la época, las computadoras que había en la época carecían de la fuerza de procesamiento necesaria para poder cumplir con los tiempos de ejecución requeridos por las redes neuronales.

Propagación hacia atrás y el resurgimiento de las redes neuronales

El científico Werbos en una investigación realizada en el año 1975, afirma que, en efecto, el algoritmo de propagación hacia atrás tiene como finalidad resolver de forma efectiva el problema que viene a raíz del o-exclusivo, también resuelve los problemas del entrenamiento rápido que tienen las redes neuronales que son poseedoras de múltiples capas.

El proceso que sigue el algoritmo de propagación hacia atrás para ser funcional, aplica un método de diferencias, este consiste en contrastar las diferencias entre el resultado que se produjo, y el resultado que se deseaba en un principio, de esta forma cambiaba los pesos de conexión entre cada una de las neuronas artificiales que componen las redes.

Ya llegados a la década de los 80s, el procesamiento que se distribuía en paralelo se popularizo bajo el nombre del conexionismo, por lo que los autores David E. Rumelhart y James McClelland en el año 1986, decidieron realizar una exposición bastante informativa en la cual se explica a profundidad el uso del conexionismo en las computadoras, de esta forma podían simular los procesos neuronales.

Esto fue sin duda alguna un evento bastante revolucionario en su época, lo cual hizo que entonces las redes neuronales, de acuerdo a la forma en que se utilizan para la inteligencia artificial, sean consideradas y tratadas como modelos un poco más simples de lo que serían los procesos simplificados de la actividad neuronal en el cerebro.

Sin embargo, aún existen dudas por un motivo, existe un debate de la relación entre este modelo de redes y la arquitectura biológica que tiene el cerebro realmente, porque no está confirmada hasta que forma y hasta qué punto, las redes neuronales artificiales realmente reflejan el funcionamiento de las neuronas y un cerebro biológico.

Las máquinas de soporte vectorial y otros métodos que son menos complejos en comparación, tienen como propósito el hacer clasificaciones, como por ejemplo los clasificadores lineales, los cuales, de forma paulatina adquirieron popularidad en los procesos que se realizaban para medir el aprendizaje automático.

Con base a todo lo anteriormente nombrado, el uso que se le ha dado a las redes neuronales ha hecho que muchos de los campos que existían previamente cambiarán, tales como, por ejemplo, la predicción de la forma en que están estructuradas las proteínas.

Para poder ofrecer una ayuda real al reconocimiento de los objetos en tres dimensiones, concepto que fue presentado en el año 1992 y nombrado como Max – pooling, el cual fue definido básicamente como una forma de sub – muestreo, en la cual se dividían los datos en grupos de tamaños iguales, los cuales no tienen ningún elemento en común y, por lo tanto, solo transmiten los valores máximos de cada grupo para ayudar.

Esto fue algo usado hasta la saciedad por muchos años, hasta que finalmente, en el año 2010, se empezó a hacer uso de las max – pooling para el entrenamiento de la propagación hacia atrás, el cual termino por crear el proceso de aceleración mediante las GPU, esto demostró que ofrecía más rendimiento que todos los otros tipos de agrupamiento que existían.

No obstante, a pesar de todos los avances realizados, surgió el problema de desvanecimiento del gradiente, el cual tenía como punto en contra que afectaba negativamente las redes neuronales que habían sido pre alimentadas con multitud de capas que; de usaban la propagación hacia atrás, también las que recurrían a las redes neuronales recurrentes.

Cómo los errores se pasaban de una capa a la otra capa, se empezaron a minimizar de forma masiva el número de las capas, lo cual impedía el ajuste hacia atrás del peso de cada una de las neuronas que estaba basada en esos errores, por lo tanto, las redes neuronales que eran profundas, se veían de forma particular muy afectadas.

El científico Schmidhuber para poder resolver este tipo de complicaciones que surgían, decidió adoptar una jerarquía que se basaba en el sistema de multicapa de redes pre entrenadas, y revisaba una capa por vez, y decidió aplicarles el algoritmo de propagación hacia atrás y también el sistema de aprendizaje no supervisado.

Por otro lado, se encontraba Behnke el cual, únicamente disponía del signo de la gradiente, el cual tenía como base la reconstrucción de imágenes y la localización de caras también la resolución de problemas, de modo que podemos entender que las neuronas artificiales desde que fueron concebidas, se les imaginaba el uso que les damos actualmente.

Las redes neuronales han sido empleadas de forma casi masiva para poder procesar imágenes, también para el reconocimiento visual, debido a que como habían sido desplegadas a gran escala, para retos que anteriormente habían sido resueltos mediante el uso de las GPU y también la computación distribuida.

Todo esto se conoció como Aprendizaje profundo, no obstante, siempre se hizo hincapié en que los términos de aprendizaje profundo, y redes neuronales profundas, no eran precisamente sinónimos.

Diseños para redes neuronales basados en Hardware

Las redes neuronales tenían varios diseños, sin embargo, para poder basarse en algo tangible, es decir, en hardware, se creó lo que se conoce como CMOS, los cuales eran dispositivos de cómputo, estos hacían simulaciones biofísicas, también se crearon procesos de cómputo neuromórficos.

También se optó por implementar el uso de nano dispositivos para poder hacer el análisis de los componentes principales de las redes, de esta forma se podía crear a gran escala una nueva clase y muy especial de procesos de cómputo neuronales, todo porque en principio son analógicos y no digitales, no obstante, en un principio las implementaciones usaban dispositivos digitales.

Finalmente, Ciresan, parte de su equipo de investigadores y también del grupo de investigadores de Schmidhuber, mostraron al mundo que; sin importar los problemas del desvanecimiento de la gradiente, al usar GPUs con las redes neuronales, se vuelve realmente factible la propagación hacia atrás en las redes neuronales.

Mejoras para redes neuronales desde 2006

Se han ido añadiendo mejoras progresivamente en los dispositivos computacionales de las redes neuronales, por ejemplo, en el CMOS, tanto para hacer simulaciones biofísicas como para la computación neuromórfica. Gracias a esto, los esfuerzos que se han venido realizando posteriormente, han mostrado resultados más que prometedores.

Todos esos resultados se usaron como base para la creación de nano dispositivos, ellos servirían a su vez para analizar los componentes principales a gran escala, si, en efecto estos tienen éxito, crearían una clase totalmente nueva en cuanto la computación neuronal se refiere.

Esto se debe a que los resultados dependen en gran medida del aprendizaje automático y no dependen tanto de la programación, también porque funcionan de forma analógica y no digital, aunque cabe destacar que, en un comienzo, se usaron dispositivos digitales los cuales fueron CMOS. Las redes neuronales funcionan con computadoras, aprende a como hacer un mantenimiento de computadoras aquí.

El científico Jürgen Schmidhuber con sus labores de investigación en el laboratorio ubicado en Suiza de LA IDSIA, ha sido galardonado en más de ocho oportunidades en concursos internacionales de reconocimiento de patrones, también gano premios por sus aportes al campo del aprendizaje automático en las redes neuronales.

Todo eso ocurrió desde el año 2009 hasta el año 2012. Todo esto también hizo que se hicieran estudios acerca de dos tipos de redes neuronales las cuales se clasifican como «Redes Neuronales profundas» y también «Redes Neuronales recurrentes».

Alex Graves con su estudio acerca de la memoria bi direccional y de múltiples dimensiones de largo a corto plazo ha ganado tres competencias, todo en cuanto al tema de la escritura conectada, todo sin ningún conocimiento acerca de los tres idiomas que, a través de este método, podían ser aprendidos.

Varias veces que se ha implementado este método ha traído triunfos debido a lo eficiente que suele ser, por ejemplo, cuando se implementó este método basado en las unidades de procesamiento de gráfico, realizado por el científico Dan Ciresam y su grupo de colegas de la IDSIA los cuales han ganado múltiples concursos de reconocimientos de patrones.

Otro premio que también fue ganado por este grupo de científicos, fue durante la competencia para el reconocimiento de las señales del trafico realizada en el año 2011, también el desafío del ISBI en el año 2012 que trataba la segmentación de estructuras neuronales usando una compleja serie de imágenes microscópicas de electrónica y más.

También cabe destacar que parte de los logros de este equipo de científicos es que, sus redes neuronales fueron las primeras inteligencias artificiales en superar con creces a las capacidades humanas en cuanto a dichas tareas, mostrando resultados superiores en cada uno de los aspectos que se evaluaban.

Dichas redes neuronales funcionan mejor para tareas como, por ejemplo, el reconocer las señales de tráfico, detalle que se mostró en el IJCNN realizado en el año 2012, también el problema de la clasificación de los dígitos que se escribían a mano, en el cual, también dieron mejores resultados que las capacidades humanas.

El japonés Kunihiko Fukushima se destacó principalmente por la creación de; arquitecturas profundas pero que no eran lineales, las cuales se parecían mucho a las realizadas durante el año 1980, también fue el responsable de la implementación de la «Arquitectura estándar de la visión».

David H. Hubel y Torsten Wiesel, estuvieron profundamente inspirados por las células simples y las complejas, pero estas a su vez fueron inspiradas por las redes neuronales biológicas y artificiales, las cuales en su corteza visual han demostrado que también pueden pre formar a través de métodos no supervisados con grandes resultados en los usos que se les dio.

En un laboratorio de la universidad de Toronto en la cual estaban los científicos Hubel y Wiesel, también se ganó en el año 2012 un concurso patrocinado por la empresa Merck para diseñar un software, este se encargaría de ayudar a ubicar las moléculas que podrían guiar al descubrimiento de nuevos medicamentos.

Modelos de redes neuronales

Los modelos de las redes neuronales usados en los procesos de inteligencia artificial, generalmente se refieren a redes neuronales artificiales y se abrevian como «RNA», los cuales no son más que modelos matemáticos muy simples y que se encargan de definir una función como por ejemplo F:X-Y o una distribución de suma X o incluso una distribución X e Y.

Estos modelos, se encuentran muy estrechamente relacionados a los algoritmos de aprendizaje particulares, también con las reglas del aprendizaje, varios usos comunes de sus frases en especial de «modelo ANN» en realidad es para definición de una clase de otras funciones.

Función de red

Cuando hablamos de «Red Neuronal Artificial» y nos referimos más específicamente al término «Red», queremos referirnos a las interconexiones que hacen cada una de las neuronas entre todas y cada una de las diferentes capas de las cuales se compone un sistema.

Un sistema bien estructurado de redes tiene tres capas que lo componen:

1. Primera capa de neuronas: es la entrada y se encarga de enviar datos mediante el proceso de la sinapsis
2. Segunda capa de neuronas: recibe los datos que le envía la primera capa de neuronas mediante la sinapsis
3. Tercera capa de neuronas: recibe los datos de la segunda capa de neuronas, y mediante el proceso de sinapsis, envía los datos a una tercera capa de neuronas que se le conoce como de salida.

Los sistemas que usen redes neuronales más complejos, tendrán una mayor cantidad de capas, algunos sistemas incluso, dado a la complejidad con la cual están estructurados, tendrán una mayor cantidad de entrada y salida de neuronas; cuando ocurren los procesos de sinapsis, los parámetros que se llaman pesos son manipulados a la hora de realizar cierta cantidad de cálculos.

Para definir de mejor manera lo que sería una red neuronal artificial, podríamos guiarnos por los siguientes tres parámetros para tener una idea más clara:

1. La forma que tiene su patrón que las interconecta entre cada uno de los diferentes tipos de capas. que la conforman.
2. La red neuronal cuenta con un complejo sistema de aprendizaje, de esta forma se mantiene actualizado y puede calcular mejor el peso de cada una de sus interconexiones.
3. Tiene una función de activación, esto básicamente convierte las entradas de una neurona y la activa en el proceso de salida.

El aprendizaje de las redes neuronales

Quizá este sea uno de los puntos más importantes referentes a este tema, y es que lo que más destaca de las redes neuronales, y ha sido motivo también para que más personas se interesen en desarrollar esta tecnología, es su capacidad de aprendizaje, y como estas lo emplean para mantenerse actualizadas siempre.

Cuando se da cualquier tarea para resolverla acompañada de una serie de funciones, el aprendizaje trabaja realizando una serie de observaciones y anotaciones para primero entender la tarea que se está realizando, segundo encontrar una forma que sea más eficaz y eficiente de realizar la misma de forma óptima en términos de calidad.

Una forma de ver y lograr entender que son las funciones, es verlas como algoritmos, estos brindan ciertas soluciones a un problema que se ha planteado, y en teoría, se crea un algoritmo para solucionar cada tipo de problema que pueda ocurrir, este a su vez es creado y concebido como una solución óptima. Ya que estas investigando sobre redes neuronales, sería convenientes que aprendas sobre las características de la computadora.

Existen funciones como, por ejemplo, la función de coste C, está dentro del tema de aprendizaje es básicamente una representación, y se encarga de demostrar que tan lejos puede llegar una solución a un problema particular, y que tan lejos se encuentra para llegar a una solución mejor al problema que se está tratando de resolver.

Muchos de los algoritmos que están destinados a la función de aprendizaje de las redes neuronales, se encargan de buscar a través del espacio de cada una de las posibles soluciones, para poder encontrar una solución que; en teoría ofrezca la mejor eficiencia y eficacia posible, también la guarda porque entiende que podría ser necesitada en un futuro.

En el caso de que la función de aprendizaje sea ejecutada para aplicaciones, se estudia primero si para poder encontrar una solución, es necesario entregar algún dato, por lo tanto, el problema a tratar es proporcional a todo lo que se ha ido aprendiendo para poder resolver la falla en cuestión, de otro modo, no tendría sentido la función de aprendizaje.

Cuando hablamos de redes, el termino de «frecuencia», se usa para definir una serie de estadísticas, pero ellas solo sirven para formular aproximaciones, por ejemplo, existe un problema y se necesita encontrar una resolución al mismo, se estima que tan probable es solucionarlo y la frecuencia lo que se encarga es de reducir las probabilidades de fracaso al mínimo.

La elección de una función de coste

Las funciones de coste son posibles de definir una vez que se usó el algoritmo de aprendizaje, con este, se podrán usar las frecuencias cuando se presente cualquier problemática que represente un coste en particular, y se pondrá en práctica porque esta tendrá algún tipo de propiedad como por ejemplo la convexidad.

También puede darse el caso de que exista un problema que se forme de manera natural, estos casos pueden ser aquellos que tengan una función de coste inverso, esto en resumidas palabras quiere decir que; dependiendo de la tarea que se tenga deseada, dependerá el coste necesario.

Paradigmas de aprendizaje

Cuando hablamos de aprendizaje en las redes neuronales, tenemos que explicar no solo que es, sino cuantos tipos de aprendizaje existen, así como en el aprendizaje de un organismo biológico, las redes neuronales que son un organismo artificial posee tres tipos de aprendizaje, el supervisado, el no supervisado y el aprendizaje por refuerzos.

El aprendizaje supervisado

Se conoce como aprendizaje supervisado, a lo que sería un conjunto o serie de pares, estos tienen como objetivo el encontrar una función o una serie de funciones, las cuales les permitan encontrar una solución a una serie de problemas, estas soluciones deben corresponderse con la serie de ejemplos que se tenían con anterioridad.

Dicho de otro modo, lo que se desea es tratar de crear una especie de mapa tomando como base los datos obtenidos, la función de coste resultante está relacionada de un modo u otro por la nula coincidencia entre el mapeo que se crea y los datos obtenidos, por lo que para dominar el problema debe tener un conocimiento previo acerca del mismo.

Una función de coste que es muy usada para tratar este tipo de temas, es el «error cuadrático medio», básicamente esta función lo que busca es de minimizar los errores que pueda haber entre las salidas de la red, también analizar el valor que tiene el objetivo y finalmente, sobre todos sus pares.

Cuando se hace uso de esa función, y se empiezan a minimizar las funciones de coste por medio de la gradiente que ya explicamos anteriormente, se llega finalmente a las redes neuronales conocidas como perceptrones multicapas, obteniendo de esa forma el famoso algoritmo de propagación hacia atrás y así se logra finalmente la formación de redes neuronales.

El aprendizaje supervisado en lo que a redes neuronales se refiere, tiene como tarea asignada el estudiar y posteriormente entender los patrones que le sean presentados, a esto se le conoce como clasificación, esa clasificación a su vez se conoce como regresión, y esa es solo una aproximación a la función.

También se utiliza el paradigma del aprendizaje supervisado, para aplicarlo y entender que son los datos en forma de secuencias, como, por ejemplo, el poder reconocer la voz, los manuscritos y también para el reconocimiento facial, un ejemplo de esto se puede apreciar en Facebook cuando reconoce las caras de las personas y sugiere su perfil para etiquetarlos.

A este tipo de aprendizaje se le llama así porque existe un paralelismo al modo de enseñanza de un maestro, también en el cómo las funciones se encargan de brindar la información de forma constante acerca de las soluciones brindadas hasta el momento, también de las soluciones que fueron eficaces.

Aprendizaje no supervisado

Para el proceso de aprendizaje no supervisado, solo se dan algunos datos y por lo tanto, la función de coste se trata de reducir a su mínima expresión, esto deja abierta la posibilidad a que se presente cualquier problemática y a su vez, una salida a la red para que de este modo, se consiga una especie de solución.

En este contexto que estamos manejando, podemos asumir que la función de coste es básicamente dependiente del problema en cuestión que ha sido planteado, es decir, lo que estamos tratando de resolver, y por tanto, las suposiciones al respecto del tema son especulativas, las propiedades del tema que queremos resolver, sus características y sus variables.

Una forma de poder ejemplificar mejor este tipo de aprendizaje no supervisado es verlo como un problema matemático, por ejemplo; vamos a tener una variable «A» la cual es una constante (el problema), minimizar la función de coste es lo que en teoría debería darnos un valor que sea cercano o igual a la media de datos.

Ahora las funciones de coste son mucho más complejas, la forma de ellas depende enteramente del uso que les demos, como por ejemplo, la comprensión del tema que estamos tratando y también, la información que se recibe por las partes involucradas, es decir, la problemática y su solución.

Finalmente, habrían modelos de problemáticas que; podrían medirse usando herramientas dadas por la estadística, de esta forma podrían trabajarse las probabilidades que existan de forma más eficiente, es importante destacar que en este tipo de modelos estadísticos, las cantidades se maximizan en vez de reducirse. Aprende a como crear un programa, así podrías integrarlo al complejo mundo de las redes neuronales

Las tareas que recaen dentro de la categoría del aprendizaje no supervisado son por lo general las siguientes, estimar que tanto puede o no afectar una situación problemática, el como influyen las aplicaciones, el como se distribuyen las estadísticas y finalmente, comprender los datos que se manejan en distintas redes y filtrar todo tipo de spam.

Aprendizaje por refuerzo

Finalmente, el aprendizaje por refuerzo es el último paradigma dentro de las categorías de aprendizaje, para esta clase de aprendizaje no se dan datos por lo general, pero debido a la interacción que tienen las redes con su entorno, a medida que va pasando el tiempo; el usuario realiza una serie de acciones y a su vez el entorno responde a eso, generando una reacción inmediatamente.

A esto se le conoce como la función de coste instantáneo, todo según una serie de dinámicas que usualmente son desconocidas. La meta a la que se aspira con este aprendizaje es entender una política o unas reglas para escoger acciones, estas minimizarían en gran medida los costes y las problemáticas que se presentan.

Las dinámicas de interacción con el entorno y sus problemáticas a largo plazo, para cada política y demás suelen ser desconocidos, pero su impacto sí que puede ser estimado. El entorno es retratado por medio del modelo de decisión de Markov, las cuales utilizan sus datos recogidos por las distintas problemáticas para las probabilidades que puedan surgir.

Se distribuye la serie de costos que se generan, se hacen distintas observaciones desde varios puntos de vista y a su vez, también se hacen distribuciones de algunas problemáticas con base a todo el conocimiento que se adquirió mediante las observaciones.

Si se tienen todos los datos como un conjunto, entonces podemos definir todos los datos basándonos en la cadena de Markov, el objetivo de estas prácticas es minimizar de cualquier forma los costos, es por este motivo que las redes neuronales artificiales toman como parte de su aprendizaje el refuerzo como si fuera un algoritmo general.

Gracias a todo esto, la programación dinámica de las redes neuronales artificiales ha sido unida a la programación neurodinámica, grandes científicos del tema como Bertsekas y Tsitsiklis las usaron aplicando problemas que no fueran lineales, luego los aplicaron en situaciones multidimensionales como por ejemplo los sistemas de GPS.

Motivado al avance en la gestión de recursos de las redes neuronales artificiales, se han podido emplear estas en actividades como la medicina, de esta forma se han minimizado en gran medida las pérdidas de recursos naturales, se ha aumentado la precisión de las mismas e incluso se ha logrado dar con soluciones a problemas que por los otros dos métodos de aprendizaje no se habían resuelto.

Algunas de las tareas que son encomendadas al paradigma de aprendizaje por refuerzo son, por ejemplo, los juegos tanto tradicionales como los juegos de video, las tareas secuenciales, la edición tanto fotográfica como de video y, finalmente los problemas de control.

Tipo de entrada

Las redes neuronales artificiales pueden ser clasificadas de acuerdo a ciertos parámetros, por ejemplo, la capacidad que tengan estas de procesar la información, y con base a eso se clasifican de la siguiente manera:

Las redes discretas son aquellas que se usan para procesar los datos de entrada, usualmente esos datos están compuestos por una cadena de valores lógicos booleanos, algunos ejemplos para que se entienda mejor este tipo de redes son las máquinas de Boltzmann y Cauchy, también es válido el uso de la red discreta de Hopfield.

Con las redes analógicas cambia un poco la metodología, estas son las que se encargan de procesar los datos de entrada, pero con valores secuenciales, unos ejemplos de este tipo de redes son: Hopfield, Kohonen y también las redes que usan el aprendizaje como un ente competitivo.

Algoritmos de aprendizaje

Los modelos de redes neuronales también tienen que seguir un complejo sistema de entrenamiento, este sistema tiene como tarea el lograr minimizar los costos de las funciones, dicho de otro modo, su tarea es lograr una distribución de datos minimizando los criterios de costos.

Existe una extensa cantidad de algoritmos que están a disposición de todos que; podemos usar para poder formar modelos funcionales de redes neuronales, en su gran mayoría pueden ser vistos como una aplicación directa del conjunto de teorías para optimizar las estimaciones estadísticas.

Suele pasar que una gran cantidad de algoritmos, para poder hacer uso de las redes neuronales artificiales, usen herramientas con descenso de gradiente para sus respectivos procesos de formación, esto es lo que les permite poder utilizar el algoritmo de propagación hacia atrás y calcular sin complicaciones las gradientes reales siendo más precisos.

Para lograr esto, es necesario poner en práctica una serie de herramientas matemáticas que permitan tomar una derivada, luego calcular la función de coste y compararlos con los parámetros de las redes, para posteriormente cambiar todos los parámetros del algoritmo en una dirección que se relacione con la gradiente.

Es posible que podamos clasificar los algoritmos de entrenamiento y aprendizaje, para ello debemos emplear el algoritmo de propagación hacia atrás y clasificarlo de las siguientes tres formas:

1. Descenso de las gradientes, esto consiste en aplicar algunas variables al aprendizaje y utilizar lo que se conoce como «Momentum de retro propagación elástica».
2. El método de la gradiente secante, consiste en usar el cuasi – newton y aplicar las teorías de Broyden, Fletcher, Goldfarb y Shannon.
3. Es una gradiente aplicada utilizando los métodos de Levenberg y Marquardt, este modelo actualiza los parámetros establecidos por Fletcher, Reeves, y mejora los que plantearon Polak, Ribiere, Powell y Beale, reiniciando la gradiente conjugada con escalado.

Existen otros medios para que se puedan formar redes neuronales, estos son como una evolución a los métodos de programación tradicionales, se encargan de expresar sus genes y de reconocer simulaciones, calculan esperanza de vida y usan algunos medios que se especializan en optimizar por enjambre de partículas, es decir, varias computadoras.

Algoritmo recursivo convergente de aprendizaje

Este algoritmo es un método de aprendizaje que en un primer momento, fue diseñado para que las redes neuronales fueran capaces de controlar las articulaciones, y de ese modo puedan trabajar mejor con modelos basados en la estructura de un cerebro biológico. ¿Te gustaría saber acerca de la historia de la informática? Aquí te contamos todo lo que necesitas saber.

En el año 2004, se empezaron a usar los algoritmos recursivos de mínimos cuadrados, estos eran introducidos para que formaran líneas de redes neuronales basadas en la estructura de un cerebro biológico, lo bueno es que el algoritmo estaba diseñado para funcionar y actualizarse correctamente en pocos pasos, actualizando la información del peso de cada uno de los valores de entrada.

En un primer momento, este algoritmo tenía la complejidad de programación por computadora de nivel ON3, se basaba en factorizaciones de QR, este algoritmo de aprendizaje recursivo se pensó en un principio simplificarlo por medio de códigos de nivel ON.

El empleo de redes neuronales artificiales

Las mayores ventajas que tienen las redes neuronales artificiales, son sus capacidades para ser usadas como un mecanismo de funciones para aproximarse de forma arbitraria, de esta forma pueden aprender por medio de los distintos datos que haya recibido por medio de la observación.

No obstante, usar este tipo de redes neuronales artificiales no es nada fácil, y para poder hacer uso de ellos es necesario tener buenas bases tanto teóricas como prácticas de ciencias básicas y; también de la teoría subyacente.

Elección de modelo

La elección del modelo para redes artificiales va a depender enteramente de la representación de sus datos, también del como los aplique, muchos modelos tienden a fallar por problemas de aprendizaje al usar sistemas erróneos.

Algoritmo de aprendizaje

Hay una amplia gama de soluciones que tienen los algoritmos de aprendizaje, todos los algoritmos van a funcionar de forma correcta y como se espera si se emplea el uso de los hiper parámetros correctos, estos son los encargados de la formación de un conjunto específico de datos fijos.

Para poder tener una base de datos que no hayan sido previstos con anterioridad, se requiere que se haga una larga lista de experimentos los cuales permitan hacer una correcta selección y ajustes en el algoritmo utilizado.

Robustez

Con robustez nos referimos a funcionalidad, seguridad y modo de uso, si se escoge un modelo lo suficientemente bien pensado, la función de coste y los algoritmos de aprendizaje correctos, la red neuronal artificial que resulte de toda esa mezcla será totalmente robusta, parecida en cierta forma a la de Google.

Si se diseña de forma adecuada, y se crean aplicaciones bien pensadas, las redes neuronales artificiales se pueden usar naturalmente en los procesos de aprendizaje online, también para crear varias aplicaciones de grandes conjuntos de datos.

Aplicaciones

Las redes neuronales artificiales tienen un diseño que las hace bastante apropiadas para aplicaciones, en ellas no se dispone en un principio de ningún modelo que se tena que identificar y, por ende, puede ser programado, lo que se si se dispone es de una serie de conjuntos básicos de ejemplos de entrada.

También es bueno destacar que estas aplicaciones son totalmente robustas, tanto al ruido como a cualquier otra disfunción de elementos, y son muy fácilmente replicables, esto se puede extrapolar a cualquier problema de clasificación y a reconocer los distintos patrones de voz que existen, las imágenes y las señales.

Las redes neuronales artificiales no han servido solo para eso, también han sido implementadas a un ritmo lento pero implacable y progresivo en cada aspecto de nuestra vida diaria, por ejemplo, se han encargado de encontrar y desenmascarar fraudes económicos, los inversionistas de la bolsa las usan para hacer predicciones en las acciones, finalmente, también son usadas para predecir el clima.

Hay quienes han intentado darles usos a las redes neuronales artificiales tratando de omitir cualquier tipo de modelo matemático existente, todo por medio de algoritmos que sean razonablemente complejos, un claro ejemplo de esto es la red de «kohonen», la cual fue aplicada exitosamente para solventar el problema del viajante.

Para este problema se conocían soluciones algorítmicas en el pasado, solo que utilizaban una serie de polinomios y no de redes neuronales artificiales en un primer momento. Otro método especial que se ha usado en este tipo de redes es la convergencia de algoritmos con código genético, de esta forma se ha logrado el poder crear controladores basados en inteligencia artificial para robots

Por todo esto, se creó y se mantiene la robótica evolutiva, esta es una disciplina que trata la evolución de las redes neuronales por medio de algoritmos genéticos, en estos tipos de aplicaciones el genoma AG es constituido por los parámetros establecidos por la red, esta disciplina se ha encargado de incursionar en campos como la topología entre otras.

Aplicaciones de la vida real

Cuando decimos aplicaciones en la vida real, nos referimos a los usos que; una persona normal puede hacer de las redes neuronales artificiales, estas tareas pueden verse agrupadas en una de las siguientes áreas:

1. Varios tipos de ingeniería, entre ellas el control, también permite controlar numéricamente la inteligencia artificial por medio de la computadora.
2. Innovaciones en el campo de la robótica, como por ejemplo la implementación de prótesis que usen la inteligencia artificial.
3. Se usan para procesar todo tipo de datos, para filtrar los datos irrelevantes dejando solo los más importantes agrupándolos en un grupo.
4. Hacer toda clase de clasificaciones, también para poder reconocer patrones y secuencias numéricas y de otros medios, también para la toma de decisiones basadas en inteligencia artificial con una serie de criterios imparcial.
5. Hacer aproximaciones de funciones, análisis y regresiones, también puede predecir cualquier serie de variaciones temporales, funciones de aptitudes basadas en inteligencia artificial y la realización de modelados.

Otras áreas de aplicación, aunque más especializadas son empleadas para identificar sistemas, y también para el control vehicular, como por ejemplo el control vehicular, predecir el rumbo adecuado mediante a señales GPS, controlar toda clase de procesos y especialmente para el manejo de los distintos recursos naturales.

Es muy usada también para las ciencias básicas como la matemática, la física y la química cuántica, juegos que requieran una toma de decisiones como por ejemplo el backgammon, ajedrez y el póquer, reconocer patrones tanto faciales, las señales, reconocer objetos e incluso para la creación de sistemas de radar. Sería una lastima que la pc no arranca, aquí te enseñamos como arreglar ese problema

Es útil para reconocer secuencias u operaciones secuenciales como, por ejemplo, los gestos, el reconocimiento por voz, el reconocimiento de texto a través de manuscritos, muy utilizado en Estados Unidos para la lectura de los récipes por medicinas, también para las finanzas como por ejemplo las actividades de comercio electrónico.

En esta categoría podríamos incluir el trading, y la minería de datos y criptomonedas, también para hacer predicciones siguiendo la base de datos, la pre visualización y traducción automática, logrando diferenciar entre los informes que se desean y los que no en redes sociales, prevenir el spam en los correos electrónicos.

Cómo era de esperarse, las redes neuronales artificiales también han sido pensadas para diagnosticar enfermedades y como tratarlas, el cáncer es un ejemplo de esto, la razón es que hay herramientas que se especializan en detectar el cáncer en varias partes del cuerpo, como por ejemplo los pulmones.

También se han desarrollado a mayor profundidad para que los diagnósticos sean más precisos, rápidos y eficaces, se han usado también para por medio de radiología detectar tumores malignos. Otro de sus grandes avances es que han hecho que otros métodos para detectar por ejemplo el cáncer de próstata ahora sean obsoletos, de modo que solo es necesario un escaneo superficial.

Las redes neuronales ahora dotan a los médicos con nuevas posibilidades, como poder hacer mejores diagnósticos, además de hacer tratamientos de mejor calidad, incluso permite estudiar a un grupo de pacientes y hacer estudios grupales, en vez de hacer estudios individuales como ocurría antes.

El uso de las redes cada vez abarca más campos, por ejemplo, en los modelos de los equipos de trabajo que se usan ahora, ya no es necesario depender de suposiciones para hacer estudios que conduzcan a un diagnóstico más certero, gracias a las redes es posible hacer estudios más precisos desde el comienzo, enfermedades como el cáncer están previstas para ser tratadas mediante esta tecnología.

Haciendo uso de las tecnologías que nos ofrecen las redes neuronales, tenemos la posibilidad de hacer diagnósticos y tratamientos que no solo sean más precisos y por consiguiente efectivos, sino que sería más fácil compartir los resultados con otros investigadores para que implementen estos resultados con sus pacientes.

Las redes neuronales y la neurociencia

Aunque pueda pecar de ser algo obvio para aquellos que ya han llegado a este punto del artículo, disciplinas como la neurociencia y la computación han sido ampliamente mejoradas tanto a nivel teórico como a nivel práctico por las redes neuronales, los modelados por computadora han sido aquellos que más aporte de las redes ha recibido.

Los sistemas que usan las redes neuronales están estrechamente relacionados con los procesos cognitivos, y con los procesos de comportamiento, esto se debe principalmente a que se están usando las redes para poder hacer recreaciones de; un modelado cognitivo y un modelado conductual de una persona.

Pero todos estos avances y experimentos que se están realizando en el campo de las redes, es únicamente el poder crear sistemas neuronales artificiales basados casi al cien por ciento en sus homólogos, es decir, los sistemas neuronales biológicos, y actualmente es algo que poco a poco se está volviendo más en una realidad que en solo un proyecto.

Los científicos que se encuentran trabajando en este campo de las redes, para poder primero entender el cómo mejorar cada vez más en este campo se encuentran estudiando el proceso de entendimiento, pues consideran que existe un vínculo bastante estrecho entre los procesos biológicos que se observan y como las redes los procesan.

Cuando el cerebro biológico procesa los datos automáticamente se realiza una función de aprendizaje, esto significa que podrá acceder a esa información siempre que lo necesite, las redes neuronales en teoría siguen ese mismo principio.

Tipos de modelos

Existe una amplia gama de modelos utilizados en el campo de las redes neuronales, cada uno es diferente de los otros debido a que no es necesario que los sistemas tengan la misma estructura en su modelado, aunque pueden estar destinados a cumplir tareas similares o la misma, cada sistema tiene diferentes niveles de diseño, abstracción y de modelado.

Todos estos modelos toman como ejemplo el comportamiento de cada neurona individual, luego de verificarlas por separado, toman en cuenta su comportamiento en conjunto, es decir, como se comportan las neuronas en un grupo, finalmente, después de haber hecho todos esos procesos podemos ver cómo se comportan las neuronas al trabajar como un sistema completo.

Así como los complejos sistemas de redes neuronales biológicos poseen modelos basados en la plasticidad, las redes neuronales artificiales buscan emular esa estructura también, otra característica que se busca emular es el proceso de aprendizaje de una red neuronal biológica y su capacidad de memoria por cada neurona individual.

Las redes con memoria

A las redes que ya de por si eran organismos lo suficientemente complejos, se les decidió hacer una serie de pruebas y experimentos para integrarles ahora componentes como por ejemplo memorias externas, con esto se pretende tanto agregar habilidades a las redes neuronales artificiales, como también para mejorar sus capacidades de aprendizaje.

En un primer momento, las memorias que se distribuían estaban pensadas para que dispersaran los patrones que se habían codificados previamente en ellas por todas las redes neuronales, esto fue lo que se conoció en un principio como las direcciones de la memoria, básicamente eran solo simples neuronas que actuaban como codificadores y decodificadores.

El modelo de neuronas que actúan como codificadores y decodificadores han demostrado ser muy útiles, por lo tanto, han sido aplicadas para otro tipo de usos como, por ejemplo, los modelos gráficos de los vectores, cada uno se encarga de hacer un recuento de palabras y a partir de eso, genera una gran cantidad de documentos.

Todos los documentos son asignados cada uno a una dirección de memoria específica, lo cual significa que eventualmente algunos documentos puedan tener nombres parecidos, para evitar que surja algún conflicto mientras se procesa, se almacenan en direcciones cercanas cada uno de los documentos.

A la hora no solo de almacenar los documentos sino también de consultarlos, aparecen las direcciones de todos los documentos previamente almacenados y tienen diferencias sutiles por una cantidad de bits algo leve, se muestra primero la dirección del documento consultado y luego los demás como sugerencia.

Facebook ha trabajado bastante este complejo sistema de documentos, por lo que ellos trabajan con las redes de memoria, que son solo una extensión de las redes neuronales, y podrían interpretarse como una representación de la memoria a largo plazo, esta sirve para que se puedan usar predicciones basadas en la lectura y escritura de datos.

Además de Facebook, otras empresas han puesto en marcha ese modelo de memoria debido a las posibilidades que ofrece la memoria a largo plazo, la búsqueda de respuestas que otorga una predicción basada en consultas anteriores y, la base de conocimientos que tiene esta tecnología, además de ofrecer respuestas textuales.

Google a través de su servicio «DeepMind», desarrollo máquinas de Turing basadas en las redes neuronales, estas máquinas ofrecen a sus usuarios ampliar sus capacidades en gran medida, todo a través del acoplo de redes profundas que usen los núcleos de memoria externos, estos permiten que los procesos intencionales de búsqueda interactúen entre sí para escoger el más aproximado al criterio de búsqueda.

Los sistemas usados son análogos a comparación de las máquinas de Turing, y cada uno se diferencia de acuerdo a la codificación que tiene de extremo a extremo, esto abre varias posibilidades para poder entrenar estos algoritmos de forma eficiente y, sobre todo, para poder utilizar los descensos del gradiente. Eliminar malware es algo que todos los usuarios de pcs deberíamos saber, aprende como hacerlo aquí.

Las máquinas de Turing evidentemente han arrojado resultados preliminares en cada una de las pruebas, sus algoritmos basados en el uso de redes neuronales son capaces de deducir algoritmos muy simples, como por ejemplo el de copiar, también pueden usarse para clasificar y usar dispositivos de entrada y salida.

Google DeepMind también tiene otros proyectos, como por ejemplo lo son las computadoras neuronales diferenciables, estas funcionan básicamente como las máquinas de Turing neuronales. Tanto dentro como fuera de las máquinas de Turing, se han realizado pruebas con las memorias tanto de corto a largo plazo en los sistemas, también en sus capacidades para procesar datos secuenciales.

Software de red neuronal

Cómo es de esperar todo producto informático requiere de un software, y la red neuronal no es la excepción, esta se usa para poder hacer simulaciones investigaciones y para desarrollar posibles aplicaciones para las redes neuronales artificiales, también para las biológicas, además, en muchos casos ha demostrado ser útil este tipo de software en otros sistemas que sean adaptativos.

Tipos de redes neuronales artificiales

Existe una gran gama de tipos de redes neuronales artificiales, están aquellos modelos que suelen variar de aquellas que solo poseen una o máximo dos capas lógicas, estas suelen ir en una sola dirección, y están destinadas a resolver una serie de bucles complejos que van en múltiples direcciones de dispositivos de entrada.

En líneas generales, estos sistemas para poder ser útiles en su totalidad, emplean el uso de algoritmos en sus códigos de programación, de esta forma pueden determinar el control y el cómo organizan sus funciones, en su mayoría los sistemas suelen usar pesos, de esta forma cambian de acuerdo a sus necesidades los parámetros para rendir y establecer conexión entre las distintas neuronas.

Las redes neuronales artificiales, aunque no lo parezcan, pueden ser totalmente autónomas, pero también pueden aprender a través de maestros, es decir, el uso de un agente externo el cual le podrá enseñar algunos parámetros gracias a los dispositivos de entrada para programar las redes.

Potencia del cálculo

Esta potencia consiste en el perceptrón multicapa como un aproximado de la función universal, este está demostrado en un teorema de aproximación universal. La prueba que debe hacerse para la potencia no se basa en el número de neuronas, sino en las distintas topologías en la red, la forma en que esta está configurada y los pesos de cada neurona, también de los parámetros de aprendizaje que cada una tiene establecida.

Grandes científicos como Hava Siegelmann y también Eduardo D. Sontag, han sido los encargados de proporcionar pruebas de una arquitectura en específico que tienen las neuronas, y en ella se clasifican los pesos que tiene cada una de ellas valorándolos de forma racional, es decir, de forma opuesta al número total preciso necesario.

Este algoritmo diseñado por ellos ha demostrado tener gran potencia, de hecho, una equivalente a la maquina universal de Turing, la cual utiliza un número limitado de las neuronas y conexiones que tienen estas, ya de paso, también usan valores no racionales para calcular los pesos de cada neurona en una maquina con un poder de procesado superior al Turing.

Capacidad

Los modelos de cada una de las redes neuronales artificiales tienen un atributo llamado capacidad, este atributo o propiedad se suele corresponder con las capacidades que tienen para modelar y procesar cualquier función que les sea asignada, como por ejemplo la cantidad de información que se puede almacenar en la red y también la complejidad de la información asignada.

Convergencia

La convergencia sería básicamente la unión de las redes neuronales tanto biológicas como artificiales, nada está claro aún sobre ellas, en parte porque hay unos cuantos factores que no están definidos, por ejemplo, existen varios mínimos locales, esto básicamente significa que varía la función de coste y el modelo de la red.

Otro factor que también hace un poco difícil esto sería que, no hay un método de optimización establecido, por lo tanto, no se garantiza que se pueda hacer la convergencia en un mínimo de neuronas. Finalmente, no hay métodos que resulten prácticos a la hora de unir una cantidad de datos o parámetros que sean muy extensos por lo que casi todos los métodos se vuelven poco confiables.

Generalización y estadísticas

Cuando los sistemas informáticos tienen aplicaciones que crean sistemas de generalización, suelen ocurrir errores en la ejecución de esta generalización debido a que se forman demasiados documentos a su vez, Suele pasar mayormente en algunos sistemas que tienden a complicar las optimizaciones de forma exagerada, por lo que terminen sobrepasando sus propios parámetros.

Existen dos opciones para evitar estos errores relacionados con la generalización, los expertos en la materia lo llaman «escuelas del pensamiento», la primera técnica para evitar estos problemas es usar la «técnica de validación cruzada» y otras similares, de esta forma se logra optimizar los híper – tales que acaban por minimizar los errores de generalización.

La segunda técnica para evitar los problemas de generalización son los algoritmos de regularización, concepto que surgió de una forma natural que emula los marcos basados en sistemas de probabilidades, mediante el método bayesiano, aquí la regularización de los procesos se realiza mediante un proceso de selección que va desde las probabilidades más altas hasta las más bajas.

Otro método usado es la teoría de estadísticas de aprendizaje, en estas el objetivo es reducir a su mínima expresión más de dos cantidades, pero esto presenta dos riesgos que son uno el riesgo empírico y dos el riesgo estructural, dichos errores van relacionados con la predicción de datos que se ven alterados debido a los sobreajustes. Aprende cuantos tipos de USB existen leyendo este artículo aquí.

Existe el algoritmo basado en MSE, este es simplemente un método para la validación, puede ser usado para estimar las variaciones, también los intervalos de confianza en la salida de las redes, de esta forma puede distribuir la información de forma normal, también hay casos en que las redes neuronales supervisadas presentan errores de cálculos cuadráticos.

Las funciones de coste también suelen aplicar el uso de métodos estadísticos, de esta forma pueden lograr determinar o al menos estimar la confianza de los modelos de entrenamiento de redes. Los análisis de confianza que se realizan estadísticamente suelen ser validados por los dispositivos de salida, estos distribuyen las probabilidades sin modificar las redes.

Clases y tipos de redes neuronales artificiales

A continuación, vamos a listar las clases y los tipos que existen de redes neuronales artificiales, de esa forma se garantiza que habrá un mayor conocimiento respecto a ¿qué son? y ¿cuáles son sus usos?:

1. Para hacer renderización y encoder automáticamente.
2. Se usan para redes recurrentes simples.
3. Las redes neuronales dinámicas
4. Las redes neuronales de retroalimentación (FNN)
5. Redes neuronales recurrentes (RNN)
6. Las redes de Hopfield
7. Las máquinas de Boltzmann
8. Una red estadal de eco
9. Las redes de memoria a largo y corto plazo
10. Las redes bidireccionales (RNN)
11. Los perceptrones
12. Los comités de las maquinas establecidos (COM)
13. Las redes neurales de Google y su proyecto Google DeepMind
14. El sistema de inteligencia artificial de Facebook basado en el uso de memorias
15. Redes neuronales que sirven para hologramas
16. Redes neuronales jerárquicas RNN
17. las redes neuronales estocásticas
18. Las redes neuronales probabilísticas (PNN)
19. Los mapas que se auto organizan de Kohnen
20. Redes neurales de retroalimentación regulada (RFNN)
21. Redes neuronales estáticas
22. Los neocognitrones
23. El modelado de Adaline
24. La red neural de convulsión (CNN)
25. La red neural asociativa (ASNN)
26. Las redes de funciones de con bases radiales (RBF)
27. Las redes neurales con memoria
28. La neurona basada en el algoritmo de McCulloch y Pitts
29. Redes diseñadas para el aprendizaje de la cuantificación vectorial
30. Las redes neuronales modulares
31. Las memorias asociativas de tipo one – shot
32. Las redes neurales que se entrenan al instante (ITNN)
33. Las cascadas de redes neuronales
34. Las redes basadas en los algoritmos de Neuro y Fuzzy
35. Las redes de patrones que producen composiciones
36. Las complejas máquinas de redes neurales Turing
37. Redes neurales que retrasan el tiempo (TDNN)
38. Las redes neurales de asociación (ASNN)
39. Las memorias temporales jerárquicas
40. Las teorías de resonancias adaptativas
41. Impulsos codificados para las redes neurales (PCNN)
42. Las crecientes de gases neurales (GNG)
43. Las redes neurales híbridas
44. Las redes neurales ópticas
45. Redes neuronales físicas
46. Redes neuronales con patrones oscilantes
47. Redes de contra propagación
48. Redes neurales de impulsos (SNN)
49. Cualquier otro tipo de redes.

Ejemplos de redes neuronales

Las redes neuronales están en más dispositivos de los que podemos imaginarnos, por eso es que procederemos a explicar cuáles son los tipos de software y hardware que hacen uso de estas redes, de esta forma se tendrá un mejor entendimiento del tema.

Quake II Neuralbot

Quake II fue un juego de video que en su momento destacó por su gran singularidad en cuanto a mecánicas jugables, pero su punto fuerte llego cuando aplico el uso de bots, estos eran aplicaciones que simulaban jugadores humanos, pero eran controlados por inteligencia artificial, es decir la computadora.

El Neuralbot como se le llamo, fue un bot integrado del juego de video Quake II, este usaba una red neuronal artificial que le permitía realizar toda clases de funciones, entre ellas tener un comportamiento libre, incluso contaba con patrones de aprendizaje para mantenerse constantemente actualizado. Si eres un creador de contenido seguro te interesa saber como programar publicaciones de instagram.

Clasificador No Sesgado de Proteínas

Este es otro tipo de programa basado en las redes neuronales, el utiliza una combinación de técnicas de computadoras y una base de datos nutricionales, de esta forma puede clasificar a las familias de acuerdo a las proteínas que consumen, todo a través del uso de métricas para medir los consumos de estos.

Otro uso que se les suele dar es para la creación y administración de mapas auto – organizados, también para los algoritmos genéticos. El único problema de este sistema de clasificación no sesgada, es que cuando se expresan las proteínas en relación con los aminoácidos se reducen los siguientes grupos:

1. Se reduce el grupo que identifica las proteínas que comparten características comunes.
2. No se logra determinar ninguna razón estructurada que permita a las proteínas antes mencionadas agruparse de la manera adecuada.
3. No se pueden establecer ni criterios ni parámetros para la clasificación, por lo que se está estudiando cómo conseguir los siguientes dos puntos necesarios.

• Cómo lograr una caracterización y clasificación de las proteínas de manera no sesgada eficiente
• Cómo cumplir el punto anterior sin tener que incurrir en las medidas de agrupamiento que; de forma directa o indirecta sesgan todos los avances que se quieren lograr.

Las redes neuronales artificiales se han aplicado a una gran cantidad de problemas y situaciones de la vida real, como han demostrado ser eficientes son cada vez más las situaciones en las cuales se ha implementado su uso, todo debido a que sin importar que tan complejo sea, suelen encontrar la solución a problemas que para la tecnología actual no se encuentra preparada.

Las redes neuronales integrando el uso de la inteligencia artificial han mostrado resultados bastante prometedores, como por ejemplo su capacidad de resolución de problemas a situaciones que; de forma algorítmica no pueden ser resueltos o, resultan ser tan complejos que es casi imposible conseguir una resolución basada en algoritmos.

Las redes neuronales artificiales son bastante parecidas a las redes de un cerebro biológico, por lo que suelen estudiarse y compararse ambas para que en diseño las artificiales se parezcan más a un cerebro humano, y en capacidad pueda resolver situaciones complejas que los cerebros humanos pueden resolver, pero las redes artificiales no pueden.

Muchos de los problemas a los que son sometidas las redes neuronales artificiales para ver si pueden resolverlas son; el encontrar, descifrar y reconocer toda clase de patrones, también para cosas más simples como la predicción del clima basándose en los datos recibidos por las señales satelitales.

Ciertamente nosotros como humanos tenemos esas capacidades que tienen las redes neuronales artificiales, sin embargo, nuestras capacidades se ven limitadas por factores tanto genéticos, académicos, emocionales o incluso por simple cansancio, además que somos más propensos a cometer errores, ese es uno de los puntos que se quiere eliminar con la implementación de estas redes.

Se ha trabajado fuertemente en la creación y mantenimiento de aplicaciones y herramientas tecnológicas que; permitan la correcta realización de las siguientes tareas:

1. El poder reconocer textos escritos a mano
2. Un algoritmo que permita el reconocimiento de voz
3. Hacer predicciones y controlar las centrales de producción
4. Simulación de centrales de producción de energía
5. Detección de explosivos
6. Identificación de blancos de radares

Enfoques híbridos

A pesar de todos los avances que se han realizado, hay quienes prefieren que, en vez de realizar modelos completamente computarizados, se realicen modelos híbridos que para su correcto funcionamiento mezclen tanto las redes neuronales artificiales, como los enfoques simbólicos, de esta forma se podrá crear un organismo híbrido de estas dos tecnologías, lo cual permitiría un organismo que entienda mejor la mente humana.

Conclusión

Muchos han lanzado sus conclusiones respecto a este tema, sin embargo, los ingenieros y científicos que se consideran más puristas, califican a las redes neuronales como una pseudo ciencia, también dicen que no tiene ningún tipo de bases científicas y que sus mayores aplicaciones serían de provecho solo para la informática y no para ciencias reales. Si tus archivos han sido encriptados, aquí te enseñamos como desencriptar archivos.

Herramientas de software

Las redes neuronales artificiales han sido correctamente implementadas en varias herramientas de software, por lo tanto, las podemos encontrar en herramientas tanto libres como comerciales mediante al pago de licencias, algunas herramientas son las que mencionamos a continuación:

1. OpenNN
2. Synapse
3. Neuro Solutions
4. Neuroph
5. Neuro Intelligence
6. Neural Designer
7. FANN
8. Emergent

Cómo podemos observar, existe gran cantidad de opciones a la hora de usar las redes neuronales artificiales, por lo que si eres un diseñador o programador deberías sumarte a esta tecnología y usarla en tus proyectos, aunque existan científicos que las cataloguen como pseudo ciencia y arrojen constantes críticas, sin ellas tendríamos aproximadamente 20 años de atraso o más, por eso te invitamos a aprender de ellas porque son el futuro.