Hacia una teoría del aprendizaje en redes neuronales

• Autores: José García Santesmases , José Mira Mira , Francisco Rubio Royo , Julio González Bernaldo de Quirós
• Localización: Revista de automática, ISSN 0374-4205, Año 3, Nº. 10, 1970, págs. 11-27
• Idioma: español
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• Resumen

  • Un sistema aprende cuando es capaz de experimentar modificaciones estructurales y funcionales de acuerdo con la experiencia en vistas a conseguir una mayor adecuación al medio.

    Tras el planteamiento del problema se presenta una breve revisión de qué se entiende por aprendizaje en sistemas artificiales (un paso más allá de la adaptación), en neurofisiología, psicología experimental y cibernética. A continuación se estudia el comportamiento de un sistema de aprendizaje por refuerzo sintetizado a partir de neuronas formales universales (capaces de calcular cualquier función lógica de sus entradas), así como la reacción electrónica de neuronas probabilísticas con sencillos generadores de ruido controlables que implementen la plasticidad necesaria para el aprendizaje. En este primer trabajo se estudian los módulos elementales (neuronas formales determinísticas y probabilísticas) y sencillos modelos