Introducción

Características

Campos de aplicación

Elementos
de la estructura conexionista

Mecanismos
procesamiento conexionista

Historia

Implementación

Diferencias
conexionismo-cognitivismo

Modelos de redes neuronales

Redes para explicar el cerebro

Matrices

Bibliografía

ÍNDICE GENERAL

VOCABULARIO DE PSICOLOGÍA

CONEXIONISMO

III. IMPLEMENTACIÓN DE LAS REDES NEURONALES
 

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      Las redes neuronales suelen implantarse en los ordenadores tradicionales, ordenadores seriales con arquitectura Von Neumann. Pero, naturalmente, las máquinas más adecuadas para este tipo de sistemas de computación son aquellas que reproducen en su arquitectura la propia arquitectura de la red. Las máquinas más conocidas son los neurocomputadores y los neurochips.

• Neurocomputadores: constan de un conjunto de procesadores conectados entre sí y que operan concurrentemente. Por ejemplo, el MARK IV está formado por un conjunto de procesadores Motorola 68020 asociados cada uno de ellos a un coprocesador matemático, es capaz de simular hasta 256.000 neuronas y 5.500.000 sinapsis, y puede alcanzar una velocidad de 5.000.000 de interconexiones por segundo. El ANZA Plus puede simular redes de hasta 1.000.000 de neuronas y 15.000.000 de conexiones, a velocidades de 1.500.000 conexiones por segundo.
   
• Neurochips: en este caso las redes neuronales se implementan en o uno o varios circuitos integrados específicos. Soportan menos neuronas que los neurocomputadores, pero la velocidad es muy superior que en los neurocomputadores pues las interconexiones entre neuronas se encuentran dentro del propio chip. No son productos comerciales y los encontramos fundamentalmente en las universidades y los centros de investigación. Un ejemplo de estas máquinas es el chip N64 de Intel, que incluye 64 neuronas, 10.000 sinapsis y cuya velocidad de procesamiento es de 2.500 conexiones por segundo.
   
• Neurocomputadores de propósito especial: las máquinas anteriores son de propósito general, pero existen también algunas máquinas que han sido diseñadas para implementar un modelo específico de red neuronal.
   

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