Se estima que el
cerebro humano contiene más de cien mil millones de neuronas y sinapsis en
el sistema nervioso humano. Estudios sobre la anatomía del cerebro humano
concluyen que hay más de 1000 sinapsis 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 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 (sinapsis) constituyen la clave para el procesado de
la información. Observe la figura:
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
- el cuerpo de la neurona,
- Ramas de extensión llamadas dendritas para recibir las entradas, y
- Un axón que lleva la salida de la neurona a las desdirías de otras neuronas.
La forma que dos neuronas interactúan 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(.)
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