Modelo De Memoria Usando Red Neuronal De Retropropagación

Resumen

El trabajo presentado muestra el uso de la Red Neuronal de Retropropagación para el reconocimiento de patrones en tres dimensiones; a través de una simulación computarizada se consiguió reproducir el mecanismo de reconocimiento de objetos. El modelo experimenta aprendizaje sobre objetos en el espacio como un conjunto de datos, además aprende secuencialmente con cada iteración, con lo que se genera un sistema inteligente (inteligencia artificial). Por medio de la simulación se puede recrear, en una escala menor, un proceso que brinda una explicación del funcionamiento de la memoria. En resumen, se utilizó la simulación como una interpretación acerca del funcionamiento de la memoria en base a criterios sicológicos sobre cómo se recuerdan los objetos.

Abstract

The present work shows the use of the Back Propagation Neural Network for the recognition of patterns in three dimensions. The object recognition mechanism was modeled through a computer simulation. The model experiment learning over all 3D space as a dataset, also learn sequentially with each iteration, consequently have an intelligent system (artificial intelligence). With the simulation is possible to recreate, on a small scale, a process that provides an explanation of memory. In brief, the simulation is an interpretation about the function of memory based on psychological criteria about how things are remembered.