5.2.2. Clasificación.

5.2.2. Clasificación.

Una primera clasificación de los modelos de RN podría ser, atendiendo a su similitud con la realidad biológica:

• Los modelos de tipo biológico. Este comprende las redes que tratan de simular los sistemas neuronales biológicos así como las funciones auditivas o algunas funciones básicas de la visión.
• El modelo dirigido a aplicación. Estos modelos no tienen porque guardar similitud con los sistemas biológicos. Sus arquitecturas están fuertemente ligadas a las necesidades de las aplicaciones para las que son diseñados.

Redes Neuronales de tipo Biológico

Se estima que el cerebro humano contiene más de cien mil millones de neuronas y sinápsis en el sistema nervioso humano. Estudios sobre la anatomía del cerebro humano concluyen que hay más de 1000 sinápsis a la entrada y a la salida de cada neurona. Es importante notar que aunque el tiempo de conmutación de la neurona (unos pocos milisegundos) es casi un millón de veces menor que en las actuales elementos de las computadoras, ellas tienen una conectividad miles de veces superior que las actuales supercomputadoras.

El objetivo principal de de las redes neuronales de tipo biológico es desarrollar un elemento sintético para verificar las hipótesis que conciernen a los sistemas biológicos.

Las neuronas y las conexiones entre ellas (sinápsis) constituyen la clave para el procesado de la información.

La mayor parte de las neuronas poseen una estructura de árbol llamadas dendritas que reciben las señales de entrada que vienen de otras neuronas a través de la uniones llamadas sinápsis. Algunas neuronas se comunican solo con las cercanas, mientras que otras se conectan con miles. Hay tres partes en una neurona:

1.- el cuerpo de la neurona

2.- ramas de extensión llamadas dentrías para recibir las entradas, y

3.- un axón que lleva la salida de la neurona a las desdirías de otras neuronas.

La forma que dos neuronas interactuan no está totalmente conocida, dependiendo además de cada neurona. En general, una neurona envía su salida a otras por su axón. El axón lleva la información por medio de diferencias de potencial, u ondas de corriente, que depende del potencial de la neurona. Este proceso es a menudo modelado como una regla de propagación representada por la función de red u(.). La neurona recoge las señales por su sinápsis sumando todas las influencias excitadoras e inhibidoras. Si las influencias excitadoras positivas dominan, entonces la neurona da una señal positiva y manda este mensaje a otras neuronas por sus sinápsis de salida. En este sentido la neurona puede ser modelada como una simple función escalón f(.). Como se muestra en la próxima figura, la neurona se activa si la fuerza combinada de la señal de entrada es superior a un cierto nivel, en el caso general el valor de activación de la neurona viene dado por una función de activación f(.).

Redes Neuronales para aplicaciones concretas

Las RN dirigidas a aplicación están en general poco ligadas a las redes neuronales biológicas. Ya que el conocimiento que se posee sobre el sistema nervioso en general no es completo, se han de definir otras funcionalidades y estructuras de conexión distintas a las vistas desde la perspectiva biológica. Las características principales de este tipo de RN son los siguientes:

Auto Organización y Adaptatividad: utilizan algoritmos de aprendizaje adaptativo y auto organización, por lo que ofrecen posibilidades de procesado robusto y adaptativo.

Procesado No Lineal: aumenta la capacidad de la red de aproximar, clasificar y su inmunidad frente al ruido.

Procesado paralelo: normalmente se usa un gran número de células de procesado por el alto nivel de interconectividad.

Estas características juegan un importante papel en las RN aplicadas al procesado de señal e imagen. Una red para una determinada aplicación presenta una arquitectura muy concreta, que comprende elementos de procesado adaptativo masivo paralelo combinadas con estructuras de interconexión de red jerárquica.