Diseño de un modelo genérico de red neuronal y desarrollo de un sistema para su simulación

Abstract

TRAS UNA VISION RAPIDA DE LOS CONCEPTOS BASICOS SOBRE REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y UN ESTUDIO DETALLADO DEL ESTADO DEL ARTE EN RELACION A SU SIMULACION E IMPLEMENTACION, SE LLEVA A CABO UNA DESCRIPCION COMPLETA DE UN MODELO GENERICO ORIGINAL CARACTERIZADO POR: UN COMPORTAMIENTO NEURONAL TRADICIONAL COMPLEMENTADO POR UN TERMINO DE ORDEN SUPERIOR BASADO EN UNA SELECCION HEURISTICA DE NEURONAS LIGADA A LA TOPOLOGIA DE LA RED, UNA ARQUITECTURA NEURONAL TRIDIMENSIONAL, Y UN APRENDIZAJE NO SUPERVISADO BASADO EN UNA ADAPTACION SINAPTICA ORIGINAL EXTENSIBLE A ORDENES SUPERIORES, A CONTINUACION SE DESCRIBE CON DETALLE LA HERRAMIENTA DE SIMULACION DESARROLLADA PARA EXPLORAR LAS POSIBILIDADES QUE DICHO MODELO GENERICO PUEDE AFRECER. ESTE SISTEMA, BASADO EN UN ENTORNO GRAFICO E INTERACTIVO. PERMITE LA CONFIGURACION Y SIMULACION DE UNA AMPLIA VARIEDAD DE MODELOS DE REDES DE ELEVADO NUMERO DE NEURONAS Y POSIBILITA EL ACCESO A UN NEUROCOMPUTADOR, DE CONSTRUCCION PROPIA, QUE FACILITA LA EJECUCION EN TIEMPO REAL. FINALMENTE SE MUESTRAN UNA SERIE DE RESULTADOS APLICADOS A LOS CAMPOS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES Y TRATAMIENTO DE IMAGENES QUE SIRVEN PARA VALIDAR TANTO EL MODELO TEORICO COMO EL SISTEMA DE SIMULACION CONSTRUIDO.