Modelos incrementales para redes neuronales artificiales

Abstract

Este libro presenta un intento serio y razonablemente completo de reflexión sobre el estado actual del conocimiento en el campo de la computación neuronal y en su forma de plantear y resolver algunos de estos problemas. Actualmente se entiende por computación neuronal toda computación modular, distribuida, con procesos y/o procesadores autónomos y de grano pequeño, organizados en general en arquitecturas multicapa y en las que parte de la programación se sustituye por el aprendizaje, entendido como el ajuste de parámetros por procedimientos correlacionales o supervisados. En general no se discute el modelo de computación local (sumador seguido de sigmoide), se olvida la biología que dio origen e inspiración al campo y se consideran poco los aspectos metodológicos propios de la ciencia (análisis) y de la ingeniería (síntesis a partir de un conjunto de especificaciones funcionales).