Redes Neuronales Artificiales: Una Introducción

Presentación del tema: "Redes Neuronales Artificiales: Una Introducción"— Transcripción de la presentación:

1 Redes Neuronales Artificiales: Una Introducción
Autores Prof. Néstor V. Queipo, Ph.D. Prof. Daniel Finol, M.Sc. Ing. Efraín Nava, M.Sc. Programa de Investigación en Neurociencias Cognitivas Doctorado de Ciencias Humanas Facultad de Humanidades y Educación Seminario 18 de Septiembre de 2009

2 Contenido Neurociencias cognitivas: objetivo central
¿Qué es? – objetivos general y específicos ¿Cómo? – métodos y herramientas Paradigmas: cognitivismo y conexionismo Redes neuronales computacionales Definiciones básicas Problemas de interés Aplicaciones Tipos de redes neuronales Modelo clásico: perceptrón multicapa El perceptrón Arquitectura Algoritmo de aprendizaje Ejemplo de aplicación Tópicos de investigación

3 Neurociencia Cognitiva Definición
Es una rama de la psicología y la neurociencia que estudia las bases neurales de procesos mentales, tales como el aprendizaje y la memoria1 [1] Wikipedia: 1 Wikipedia:

4 Neurociencia Cognitiva Objetivo General
“…descubrir las capacidades representacionales y computacionales de la mente y su correspondencia estructural y funcional en el cerebro” 2 , a través de [Nc.C. y Educación, José Gómez Cumpa, 2004, pág. 86] Aunque aplicado a la “ciencia cognitiva”, 2 Fuente: Sloan Foundation. “Cognitive Science”, Informe del State of the Art Committee, New York

5 Neurociencia Cognitiva Objetivos Específicos3
Descubrir características globales de la arquitectura funcional del sistema cognitivo Localizar en el cerebro los módulos individuales de dicha arquitectura Identificar bases neuronales de fenómenos psico-cognitivos específicos 3 Fuente: Harold E. Pashler, John Wixted (eds.) Steven's Handbook of Experimental Psychology, Volume 4, Methodology in Experimental Psychology , 2002

6 Neurociencia Cognitiva Fenómenos psico-cognitivos4
La atención La conciencia Aprendizaje Toma de decisiones Memoria Adicción Neurona espejo Ceguera al cambio (change blindness) [1] Wikipedia, ibíd. 4 Wikipedia:

7 Neurociencia Cognitiva Métodos
Experimentos de Comportamiento Tiempo de reacción Respuestas psicofísicas Seguimiento de ojos Imágenes Neurocerebrales Método Tipo Invasivo Prop. cerebral usada EEG Registro No-invasivo Eléctrica Single-cell (and multi-unit) registros TMS Estimulación Electromagnética MEG Magnética PET Hemodinámica fMRI [1] Wikipedia, Cognitive Science,

8 Neurociencia Cognitiva Métodos
Métodos Neurobiológicos Registro de célula única: Estimulación directa del cerebro Modelos Animales Estudios Postmortem Modelado Computacional Por ejemplo: Modelos Simbólicos - Cognitivismo (e.g., Sistemas expertos basados en reglas) Modelos Sub-simbólicos - Conexionismo (Redes Neuronales) [1] Wikipedia, Cognitive Science, 8

9 Cognitivismo Ideas Centrales
Analogía Mente – Computador: Ve la mente como un sistema de procesamiento de información Abstracción de los procesos menta- les del soporte y/o mecanismo físico en el que se ejecutan Neurociencia Cognitiva

10 Cognitivismo Ideas Centrales
Habilidades mentales de alto nivel (e.g., deducción lógica) pueden ser modeladas como sistemas de manipulación de símbolos siguiendo reglas lógicas (representación formal del conocimiento) Habilidades mentales de alto nivel: deducción lógica, solución de cierto tipo de problemas, incluso estrategias de juego. Neurociencia Cognitiva 10

11 Cognitivismo Limitaciones
Sólo adecuado para aspectos lógico-formales del pensamiento Dificultad para modelar la alta complejidad y plasticidad de la mente Los modelos no son biológicamente plausibles Habilidades mentales de alto nivel: deducción lógica, solución de cierto tipo de problemas, incluso estrategias de juego. Neurociencia Cognitiva 11

12 Conexionismo Ideas Centrales
Supone que las funciones mentales, pueden llevarse a cabo sin necesidad de un planificación central ni reglas explícitas de alto nivel Alternativamente, supone que las funciones mentales emergen de la interacción masiva de elementos simples (redes neuronales) Aunque no sean un análogo exacto/detallado de cómo funcionan las redes neuronales biológicas, son biológicamente plausibles NQ: Al tener una inspiración biológica, las redes neuronales ofrecen la expectativa de mejorar la comprensión de los procesos responsables de las funciones mentales Neurociencia Cognitiva

13 Conexionismo Ideas Centrales
El conocimiento no es representado ni simbólica ni explícitamente, la ‘representación’ es distribuida, consiste en la configuración de las interconexiones. El aprendizaje corresponde al proceso de ajuste de estas interconexiones Neurociencia Cognitiva

14 Conexionismo Ideas Centrales
Las funciones mentales modeladas no encuentran su explicación a partir de un componente singular y separado del sistema, sino como el producto de la cooperación de componentes inter-actuantes Mientras el cognitivismo modela la mente como un computador, el conexionismo se propone modelar en el computador características del funcionamiento del cerebro. Las Redes Neuronales Artificiales se corresponden con este paradigma Neurociencia Cognitiva

15 Neurociencia Cognitiva Tópicos de investigación
Áreas de investigación Spiking neurons Visual and auditory cortex Neural encoding and decoding Plasticity and adaptation Brain imaging Learning and memory Inference and reasoning Perception, emotion and development Attractor and associative memory Neurodynamics and complex systems Grupos de trabajo Eventos de interés

16 Información de contacto
Instituto de Cálculo Aplicado Facultad de Ingeniería Universidad del Zulia {nqueipo, dfinol, Tele-fax: (0261)