Buenos días según lo dado en clase, realizar un cuadro sinóptico donde se plasme las similitudes y diferencias entre Red neuronal biológica y Red Neuronal Artificial. Llevar a clase.
La Asignación es individual.
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ana-zambrano
Valencia, Venezuela
ana-zambrano
ver perfil »Licenciada en Educación- Universidad Experimental "Simón Rodríguez". Técnico Superior Universitario en Informática. Instituto Universitario de Tecnología "Juan Pablo II". Diseñador Gráfico, Técnico medio Programador Analista de Sistemas. Actualmente cursando la Maestría en Tecnología Educativa. Docente de Informática (Algoritmo- Programación) en la U.E "Trina de Medina" C.N.N "24 de Junio II" (Coordinador del área de Informática). Correo electrónico: anazambrano25@hotmail.com; anazambrano26@gmail.com
Buen día profesora bachiller: ibis Villarroel
Sección 001 carrera Adm. Desastre, actividad 10
Le dejo la asistencia por medio de este sistema
Y enviarle algo del material, y culminar la actividad que llevare la próxima clase
La Neurona Artificial.
Un circuito eléctrico que realice la suma ponderada de las diferentes señales que recibe de otras unidades iguales y produzca en la salida un uno o un cero según el resultado de la suma con relación al umbral o nivel de disparo, conforma una buena representación de lo que es una neurona artificial. La función de transferencia para la activación o disparo de la neurona puede ser de umbral lógico
La Red Neuronal Biológica :El sistema de neuronas biológico está compuesto por neuronas de entrada (sensores) conectados a una compleja red de neuronas "calculadoras" (neuronas ocultas), las cuales, a su vez, están conectadas a las neuronas de salidas que controlan, por ejemplo, los músculos. .
Tiene mucha relación entre ellas mismas
buenas tardes profesora Ana es Jose Fernando Rodriguez de la seccion 001N, dEL V SEMESTRE DE ADMINISTRACION DE DASTREEs para dejar mi asistencia correspondiente a esta semana por aqui la coctelera MUCHAS GRACIAS PROFESORA POR SU VALIOSA ATENCION es Jose Fernando Rodriguez de la seccion 001n 15.653.205
Buenas tardes ante todo un coordial saludo es la alumna Yolis Maldonado mi cedula es 12.912.845 de la seccion 001n DEL 5 SEMESTRE DE ADMINISTRACION DE DESASTRE, Le escribo para dejar mi asistencia por este medio sin mas que decir un cordial saludo muchas gracias por su atencion prof Ana soy Yolis maldonado seccion 001N GRACIAS.
buenas tardes es para comfirmar mi asistencia es la alumna sanchez elizabeth C.I 17253011 Vsemestre admon de desastre nocturno.
buenas tardes mi nombre es yosmer ramirez C.I.17494110 V semestre admon de desastre nocturno ... bay....
Buenas noches profesora soy Ámbar Belandria d la sección 002 de admón. de desastre confirmo mi asistencia. En relación a las similitudes y diferencias entre Red Neuronal Biológica y Red Neuronal Artificial le puedo decir que Las redes neuronales son más que otra forma de emular ciertas características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Así, parece claro que una forma de aproximarse al problema consista en la construcción de sistemas que sean capaces de reproducir esta característica humana. En definitiva, las redes neuronales no son más que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Una red neuronal es "un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona". Todos los procesos del cuerpo humano se relacionan en alguna u otra forma con la (in)actividad de estas neuronas. Las mismas son un componente relativamente simple del ser humano, pero cuando millares de ellas se conectan en forma conjunta se hacen muy poderosas. También, es bien conocido que los humanos son capaces de aprender. Aprendizaje significa que aquellos problemas que inicialmente no pueden resolverse, pueden ser resueltos después de obtener más información acerca del problema. Por lo tanto, las Redes Neuronales: •Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos o información. •Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo, tendencias financieras. •Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento. Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés como: "ANN"1 ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida. En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.
diferencias entre Red Neuronal Biológica y Red Neuronal Artificial le puedo decir que Las redes neuronales son más que otra forma de emular ciertas características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Así, parece claro que una forma de aproximarse al problema consista en la construcción de sistemas que sean capaces de reproducir esta característica humana. En definitiva, las redes neuronales no son más que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia
Buenas Noches Profe como le va.La Neurona Artificial.
Un circuito eléctrico que realice la suma ponderada de las diferentes señales que recibe de otras unidades iguales y produzca en la salida un uno o un cero según el resultado de la suma con relación al umbral o nivel de disparo, conforma una buena representación de lo que es una neurona artificial. La función de transferencia para la activación o disparo de la neurona puede ser de umbral lógico
La Red Neuronal Biológica :El sistema de neuronas biológico está compuesto por neuronas de entrada (sensores) conectados a una compleja red de neuronas "calculadoras" (neuronas ocultas), las cuales, a su vez, están conectadas a las neuronas de salidas que controlan, por ejemplo, los músculos. .
buenos dias soy la bachiller Ana Graterol C.I. 9373242 confirmando asistencia del 5to semestre seccion 001 nocturno
BUENAS TARDES PROFESORA . MARIA RENGIFO C.I:13810729 SECCION 001N . PARA CONFIRMAR MI ASITENCIA
Buenas tardes prof!! Carmen Mendoza 11816392 V semestre admòn de Desastre Sección 002 N.
Confirmar asistencia
Hola buenos dias para confirmar asistencia Vienat Urbina CI:12655938 5to Semestre Seccion 001N Administracion de Desastre.
buenas yades francisca rodriguez
7531680
seccion i-oo2
buenas Tardes, Prof. es olga henry C.I. 7094237 para cumplir con la asistencia de esta semana . Atte, Olga Henry C.I. 7.094.237 V Sem Admin. Desastres Secc 002-N
Buenas tardes, Saludos, Bachiller Antonio Jose Sequera Mercado CI: 11.150.059 Seccion 002-N del V Semestre de la Carrera Administracion de Desastre. Para dejar mi asistencia.
Buenas Noches Profesora. La presente presente par justificar mi asistencia por este medio Alumno Luis Marquez CI:16.455.810 Administracion de Desastres V Semestre Seccion:002-N. La clase vista fuen entendida que las neuronas biologicas dio inicio a las creacion de la era de la computadoras capaz de diseñar comandar grades complejos de tecnologias dando ejemplo de ellos: satelites, inteligencia artificial de aviones no tripolados, calculadoras y celulares. Las Neuronas biologicas son aquellas celulas especiales que se encuentran en nuestro sistema nervioso interconectadas entre ellas por sinapsis La Neuronas Artificiales son aquellas que a traves de impulsos electricos transmiten la informacion para ser procesasda y almacenada.
Br. Delys Ponce. C.I. N 11.935638
Lic. Administr. de Desastres sec: 001 N 5to Sem
Red Neuronal Artificial: Es un sistema compuesto por un gran número de elementos básicos, agrupados en capas y que se encuentran altamente interconectados. Esta estructura posee varias entradas y salidas, las cuales serán entrenadas para reaccionar de una manera deseada, a los estímulos de entrada Estos sistemas emulan, de una cierta manera, al cerebro humano. Requieren aprender a comportarse y alguien debe encargarse de enseñarles o entrenarles, en base a un conocimiento previo del entorno del problema.
Las redes neuronales no son más que un modelo artificial y simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Una red neuronal es "un nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula fundamental del sistema nervioso humano: la neurona".
Por lo tanto, las Redes Neuronales:
Consisten de unidades de procesamiento que intercambian datos o información.
Se utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias de tiempo, tendencias financieras
Tienen capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.
REDES NEURONALES DE TIPO BIOLÓGICO
El cerebro humano promedio cuenta con aproximadamente mil millones de neuronas. Asimismo, durante las sinápsis cada una de estas neuronas recibe en promedio alrededor de 1000 estímulos de entrada y genera alrededor de 1000 estímulos de entrada y genera alrededor de 1000 estímulos de salida. En este sentido, la principal ventaja del cerebro humano promedio recae en su conectividad, interpretada como la capacidad del mismo para realizar diferentes procedimientos lógicos a la vez. Sin embargo, su principal debilidad recae en la velocidad de procesamiento de la información, siendo las computadoras en este sentido, muchísimo más rápidas. El objetivo de las redes neuronales de tipo biológico se constituye en desarrollar un elemento sintáctico que permita verificar las hipótesis correspondientes a los demás sistemas biológicos. Es decir, las redes neuronales de tipo biológico deben recibir y procesar información de otros sistemas biológicos y devolver una respuesta de acción efectiva. La mayor parte de las neuronas posee una estructura arbórea formada en su mayor parte por dendritas que, conectadas a otras neuronas, se encargan de recibir los estímulos de entrada neuronales mediante uniones denominas sinopsis. Algunas neuronas tiene una estructura que las comunica con miles de neuronas más, mientras otras sólo puede comunicarse con unas cuantas a su alrededor. Las tres partes importantes de la estructura de una neurona son: Ramas de Extensión o Dendritas – Reciben estímulos de Entrada. Cuerpo de la Neurona – Procesa estímulos de Entrada. Axón – Emite estímulos de Salida a las Dendritas de otras neuronas. Actualmente no sé conoce con certeza la verdadera forma de interacción de las neuronas. En general, una neurona recibe estímulos de entrada mediante las dendritas, estos estímulos son procesados en el cuerpo de la misma para posteriormente emitir un estímulo de salida mediante el axón. Este último estímulo utiliza diferencias de potencial eléctrico u ondas de corriente las cuales dependen fundamentalmente del potencial de la neurona. Asimismo, la neurona utiliza la función de escalón y la función de activación para determinar la salida que debe emitir de acuerdo a los estímulos recibidos. 2. REDES NEURONALES PARA APLICACIONES CONCRETAS El conocimiento que se posee sobre el sistema nervioso es aún incompleto. En este sentido, las ANNs no se encuentran muy ligadas a lo que son en sí las redes neuronales biológicas. Por lo tanto, se han definido otras funcionalidades y estructuras de conexión distintas a las establecidas por la biología. Las principales características de las ANNs son las siguientes: Auto Organización y Adaptabilidad Utilizan algoritmos de aprendizaje adaptativo y auto organización ofreciendo posibilidades de un procesamiento robusto y adaptable. Procesado No Lineal y Paralelo Aumenta la capacidad de la neurona para poder aproximar y clasificar información haciéndose más inmune al ruido (datos desordenados). Estas características juegan un papel importante en las ANNs aplicadas al procesado de señales. En este sentido, la red constituida para una aplicación determinada poseerá una arquitectura concreta de elementos de procesado adaptativo, masivo y paralelo que se combinan en estructuras de interconexión de red jerárquica. 3. TAXONOMÍA DE LAS REDES NEURONALES Toda aplicación de redes neuronales consta de dos fases: la fase de aprendizaje o entrenamiento y la fase de prueba o funcionamiento directo. En la fase de entrenamiento se usa un conjunto de datos o patrones de entrenamiento para determinar los pesos que definen el modelo neuronal. Este modelo una vez entrenado, se usará en la fase de funcionamiento directo en la que se procesarán patrones de prueba que constituyen la entrada habitual de la red con el objetivo de analizar las prestaciones definitivas de la misma. Fase de Prueba Los pesos de la red neuronal se han obtenido a partir de patrones representativos de entradas que se denominan patrones de entrenamiento. Los pesos pueden ser calculados de una vez como adaptados iterativamente según el tipo de red
Buenas noches profesora confirmo mi asistencia de esta semana es el bachiller Leonard Lucena CI: 15496.411 V semestre de Admon de Desastre Seccion N-002
Buenas noches cumplo con mi asistencia de la semana es:
Yesika Parra
5to Semestre de Administracion de Desastre
Seccion 002-N
Buenas noches, profesora.
Richard Arteaga, C.I. 13139591
Adm. Desastres V - Seccion 002N
Red Artificial
Neurona artificial posee entradas y salidas, donde las entradas al elemento procesador (soma) y cada una de estas entradas tiene un peso asociado de conexión (simulando la fuerza de un conexión biológica determinada). El elemento procesador multiplica cada entrada por su peso de la conexión y suma generalmente estos productos, que pasan entonces a la función de la transferencia para generar un resultado que se transmita por la vía de salida (axón)
Estas poseen un lenguaje que solo es entendido por ella misma llamados binarios.
Red Biológica
Las redes biológicas poseen un núcleo y unas ramas llamadas dendritas que el cual permite pasar los impulsos nerviosos mediante el axón.
Las mismas incluyen los procesos de aprendizaje o las tareas sensoriales y motoras.
Buenas noches. Rosmery Saavedra, C.I. 15.075.769
Adm. Desastres V - Secciòn 002 - N
Las redes artificiales y biológicas se diferencian en: Las biológicas son las que nata del ser humano, posee neuronas que emiten impulsos nerviosos, ya que las mismas poseen un núcleo, dendritas y axón. Estas tienen la capacidad de comunicarse con precisión, rapidez y a larga distancia entre ellas mismas, sin necesidad de conectarse.
Las artificiales, son los equipos de computación, calculadoras, entre otros. Estas se basan siempre es funciones lógicas en todos los casos, su lenguaje es binario es decir, que solo la maquina solo entiende en 0 y 1.
Hola como esta profesora confirmo mi asistencia
Leiska Linares 12311105 Vsemestre Seccion 001-N
Admon. Desastre. UNEFA
Espero se encuentre bien,
Confirmo mi asistencia por este medio.
JUAN REQUENA 12314598
V SEMESTRE SECCION I-001-N
ADMON. DESASTRE
UNEFA.
Dios le bendiga y felices tardes,
Confirmando mi asistencia por este medio.
JUAN G. VILLASMIL 12.844.798
V SEMESTRE SECCION I-001-N ADMON. DESASTRE UNEFA
buenas tardes profesora Ana es maría noriega de la seccion 001N, del V SEMESTRE DE ADMINISTRACION DE Desastres
red neuronal artificial
Las RNA están compuestas de un gran número elementos de procesamiento altamente interconectados (Neuronas) trabajando al mismo tiempo para la solución de problemas específicos. Las RNA, tal como las personas, aprenden de la experiencia.
En cualquier caso, se trata de una nueva forma de computación que es capaz de manejar las imprecisiones e incertidumbres que aparecen cuando se trata de resolver problemas relacionados con el mundo real (reconocimiento de formas, toma de decisiones, etc.), ofreciendo soluciones robustas y de fácil implementación.
Las RNA están compuestas de muchos elementos sencillos que operan en paralelo, el diseño de la red está determinado mayormente por las conexiones entre sus elementos. Al igual que las conexiones de las neuronas cerebrales.
Las RNA han sido entrenadas para la realización de funciones complejas en variados campos de aplicación. Hoy en día pueden ser entrenadas para la solución de problemas que son difíciles para sistemas computacionales comunes o para el ser humano.
La idea de las redes neuronales fue concebida originalmente como un intento de modelar la biofisiología del cerebro humano, esto es, entender y explicar como funciona y opera el cerebro. La meta era crear un modelo capaz en emular el proceso humano de razonamiento. La mayor parte de los trabajos iniciales en redes neuronales fue realizada por fisiólogos y no por ingenieros.
red neuronal biológica
Las neuronas, como un sistema biológico, está formado por neuronas de entrada o censores conectados a una compleja red de neuronas que "calculan", o neuronas ocultas, las cuales, a su vez, están conectadas a las neuronas de salidas encargadas por ejemplo, de controlar los músculos. Por censores se entienden señales de los sentidos (oído, vista, etc.), las respuestas de las neuronas de salida activan los músculos correspondientes. En el cerebro hay una gigantesca red de neuronas "calculadoras" u ocultas que realizan la computación necesaria. De esta manera similar, una red neuronal artificial debe ser compuesta por censores del tipo mecánico o eléctrico.