Estructura de la Neurona Artificial

Las introducciones a nuevos temas por lo general son algo aburridas porque implica introducir muchos conceptos nuevos para comprender de que se trata el tema principal, trataré de ser lo mas breve posible, luego si es necesario ampliaré un poco mas para que no nos queden cosas sueltas.

La Neurona Biológica

Para comprender como funciona una Neurona Artificial primero veamos un poco como es una neurona biológica. Una neurona básicamente es una célula viva que además de contener lo que contiene cualquier célula, tiene algunos elementos característicos (no soy neurobiólogo, así que no me podré explayar mas, aunque quisiera ):

• Dendritas: son los puntos de entrada a la neurona y es por donde llegan las señales al interior de la neurona (la señal puede provenir de otra neurona).
• Cuerpo: contiene el núcleo de la célula.
• Axón: es el punto de salida de la neurona, transporta la señal del interior hacia el exterior (u otra neurona).
• Sinapsis: es el punto de conexión con otra neurona.

Funciona básicamente así: la neurona recibe en su Cuerpo celular las señales provenientes del exterior a través de las Dendritas, la señal se procesa en el interior de la neurona y emite una señal de salida que es transportada por el Axón hacia el exterior, que bien podrían ser otras neuronas. El punto de conexión entre neuronas o Sinapsis puede ser de tipo excitadora, es decir, producen una activación en la neurona con la que está conectada; o bien puede ser de tipo inhibidora, es decir, inhiben la activación de la neurona con la que esta conectada.

Una de las características que diferencia las neuronas del resto de las células vivas, como acabo de comentar, es su capacidad de comunicarse entre si, de esto se deduce que encontraremos no una, sino muchísimas neuronas interconectadas unas con otras formando una Red Neuronal, este último concepto lo desarrollaremos mas adelante.

La Neurona Artificial

Ya nos estamos acercando a donde queremos llegar !!!. Una Neurona Artificial se basa en el modelo de neurona biológica intentando imitar su comportamiento con la intención de que pueda resolver problemas lo mas parecido posible a como lo hacen los seres biológicos. El trabajo que tiene que hacer un Neurona Artificial es muy simple, consiste en recibir las entradas (del mundo exterior o de otras neuronas), calcular el valor de la salida (señal) y enviar la señal de salida (de nuevo al mundo exterior o bien a otras neuronas). Hasta este momento todo es muy simple, pero ahora viene la parte "nerd" ya que debemos formalizar este planteo que estamos haciendo.

• Vamos a referirnos a una Neurona Artificial como U.
• En un instante dado, la neurona U posee un valor numérico denominado Valor de Activación o Estado de Activación.
• El cálculo que hace la neurona para transformar las señales de entrada en una señal de salida se llama Función de Transferencia.
• Vamos a referirnos a la señal de salida como y.
• Vamos a referirnos a cada entrada de la neurona como x_i.
• Las entradas x_i se verán afectada por la Sinapsis que se representará como un peso asociado a cada entrada y que llamaremos w_i.

• Net es la entrada neta de la neurona y se obtiene haciendo la sumatoria del producto entre cada entrada y su peso asociado. (neeeeeeerrrrrrdddddddd!!!)
• G(Net) es la Función de Activación o Regla de Activación.
• F[G(Net)] es la Función de Salida o Función de Transferencia.

Por hoy vamos a llegar hasta acá, el próximo post se va a poner mejor ya que llevaremos todo esto a código JAVA, vamos crear una clase Neurona con todas estas característas para posteriormente intentar que aprenda algo.