1 • Manuel Guangasi

REDES NEURONALES

INTELIGENCIA ARITIFICAL

PUNTOS A TRATAR

PERCEPTRONANTECEDENTESCARACTERÍSTICAS ARQUITECTURA EJEMPLOS

PERCEPTRON

La arquitectura del perceptrón esta compuesta por dos capas de neuronas, una de entrada y una de salida. La capa de entrada es la que recibe la información proveniente del exterior y la transmite a las neuronas sin realizar ningún tipo de operación sobre la señal de entrada. En general la información entrante es binaria.La función de activación de las neuronas de un perceptrón es del tipo escalón, dando de esta manera sólo salidas binarias.

ANTECEDENTES

En1958 el psicólogo Frank Ronsenblant desarrolló un modelo simple de neurona basado en el modelo de McCulloch y Pitts y en una regla de aprendizaje basada en la corrección del error. A este modelo le llamó Perceptrón. Una de las características que más interés despertó de este modelo fue su capacidad de aprender a reconocer patrones. ElPerceptrón está constituido por conjunto de sensores de entrada que reciben los patrones de entrada a reconocer o clasificar y una neurona desalida que se ocupa de clasificar a los patrones de entrada en dos clases, según que la salida de la misma se 1 (activada) o 0 (desactivada)

PERCEPTRON