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To answer the questions of how information about the physical world is sensed, in what form is information remembered, and how does information retained in memory influence recognition and behavior, a theory is developed for a hypothetical nervous system called a perceptron. The theory serves as a bridge between biophysics and psychology. It is possible to predict learning curves from neurological variables and vice versa. The quantitative statistical approach is fruitful in the understanding of the organization of cognitive systems.

Notas/Comentarios de Juan Ignacio Godino:
En este trabajo Rosenblatt describió el Perceptron. El Percetron se presenta como un modelo matemático simplificado del funcionamiento de las neuronas en nuestro cerebro: toma un conjunto de entradas binarias, multiplica cada entrada por un valor de peso y determina el umbral para la suma de estas entradas ponderadas. Probablemente el elemento más importante del esquema propuesto es la función de activación, que hace que la neurona envíe una salida. Rosenblatt propone un sencillo algoritmo para entrenar el Perceptron, que es cosniderado el precursor de las redes neuronales artificiales. En realidad, el Perceptron se describe por primera vez en el informe "F. Rosenblatt; The Perceptron - A Perceiving and Recognizing Automaton; Cornell Aeronautical Laboratory, Inc.. Report number: 85-460-1. 1957". No obstante, este artículo se considera la contribución seminal.

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