Published

1993-07-01

Fundamentos de neurocomputación

DOI:

https://doi.org/10.15446/ing.investig.n30.20818

Keywords:

Redes neuronales biológicas, Redes neuronales artificiales, Neuronas, Modelos computacionales, Inteligencia artificial (es)
Biological neural networks, Artificial neural networks, Neural, Computational models, Artificial intelligence (en)

Authors

  • Germán J. Hernández Universidad Nacional de Colombia
  • Luz Gloria Torres Universidad Nacional de Colombia
  • Luis Fernando Niño Universidad Nacional de Colombia

En este documento se realiza una introducción histórica al desarrollo de la neurocomputación, se estudian los fundamentos teóricos que describen el funcionamiento de los dispositivos computacionales neuronales, llamados también Redes Neuronales Artificiales (RNA’s) y se menciona una gama de aplicaciones que tienen tales dispositivos en la solución de problemas en Ciencias e Ingeniería.

References

Aho A., Hopcroft J.E. and Ullman J.D., The Design and Analysis of Computer Algorithms, Addison-Wesly, 1974.

Brookshear G. Teoría de la Computación, Addison-Wesley, 1993.

Ersoy O.K. Signal/Image Processing and Understanding with Neural Networks, Neural Networks: Concepts, Applications and Implementations Vol 1 y 2 (P. Antogneti V. Milutinovic eds.), PrenticeHall, Engelwood Cliffs, N. J., 1992.

Michel A.N and Farrell J.A. Associative Memories via Artificial Neural Networks, IEEE Control Systems Magazine vol 3, (1990), 6-17. DOI: https://doi.org/10.1109/37.55118

Franklin S.P. y Garzón M., Global dynamics in neural networks, Complex Systems 3(1989), 29-36.

Franklin S.P. y Garzón M. Computation on graphs Memphis State University (preimpresión).

Garzón M. Analysis of cellular automata and neural networks (preimpresión) Memphis State University, 1990.

Garzón M. Cellular automata and discrete neural networks, Physica D 45 (1990), 431-440. DOI: https://doi.org/10.1016/0167-2789(90)90200-9

Garzón M. Graphical words and languages, Memphis State University (1990).

Garzón M. and Franklin S.P., Neural Computability. Internal report Department of Mathematical Sciences and Institute for Intelligent Systems. Memphis State University, 1989.

Garzón M. and Franklin S., Neural Computability II, Extended Abstract, Proc. 3rd Int. Joint Conf. on Neural Networks (1989), 631-637, Washington D.C. DOI: https://doi.org/10.1109/IJCNN.1989.118643

Garzón M. and Franklin S., Global Dynamics in Neural Networks II, Complex Systems (1990), 431-440.

Hecht-Nielsen R. Neurocomputing, Addison Wesley, Reading MA., 1990.

Hedlund G.A., Endomorphism and Automorphism of the Shift Dynamical System, Math Sys. Theory 3 (1969), 320. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01691062

Hernández G., Construcción de memorias asociativas binarias sobre redes neuronales, Memorias del seminario de redes neuronales U. Nacional Bogotá D.C., 1992.

Hernández G. y Niño L.F., Transformaciones geométricas en imágenes digitales, Memorias III encuentro de geometría y sus aplicaciones, Bogotá D.C., 1992

Hernández G. y Nino L.F., Autómatas Celulares en procesamiento de imágenes, Seminario Multimedia U. Nacional Bogotá D.C., 1993.

Hernández G., Torres L.G. y Niño L.F., Fundamentos de Redes Neuronales, Memorias II Congreso de Ingeniería de Sistemas, Bogotá D.C., Nov 1991.

Hernández G., Torres L.G., Autómatas Celulares Estocásticos, Rev. Fac. Ciencias U. Valle (sometido para publicación).

Hertz J., Krogh A. and Palmer R.G. Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley 1991. DOI: https://doi.org/10.1063/1.2810360

Hopcroft J.E. and Ullman J.D., Introduction to Automata Theory, Languages and Computation, Addison-Wesley publishing Co., 1979.

Hopfield J.J. Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computation Abilities, Proc. Natl. Acad. Sci. USA April (1982) vol 79, 2554-2558. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.79.8.2554

Hopfield J.J., Neurons with Graded Response have Collective Computational Properties like those of Two-State Neurons, Proceedings of National Academy of Science, May (1984) vol 81, 3088-3092. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.81.10.3088

Hopfield J.J. and Tank D.W., Computing with Neural Circuits: A Model, Science August vol 233 (1986), 625-633. DOI: https://doi.org/10.1126/science.3755256

Johnsonbaugh R. and Murata T., Petri nets and marked graphs: Mathematical models of concurrent computation American Mathematical Monthly. October (1982). DOI: https://doi.org/10.2307/2320826

Kosko B., Constructing an Associative Memory, BYTE Magazine September (1987), pages 137144.

Kosko B., Neural Networks for Signal Processing Prentice-Hall, 1992.

Kosko B., Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J, 1992.

Lee Y.C. et al, Adaptive Stochastic Cellular Automata: Theory Physica D 45, (1990), 159-180, North-Holland. DOI: https://doi.org/10.1016/0167-2789(90)90180-W

Lippmann R.P., An Introduction to Computing with Neural Nets IEEE ASSP Magazine April (1987) pages 4-22. DOI: https://doi.org/10.1109/MASSP.1987.1165576

Manna Z., Mathematical theory of computation Ed. MacGrawHill-Kogakusha, 1974.

McCulloch W.S. and Pitts W., A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity, Bulletin Mathematical Biophysics vol 5 (1943), 115-133. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02478259

Minsky M., Papert S., Perceptrons: An introduction to computational geometry, MIT press (1969).

Narendra K. and Thathachar M.A.L., Learning Automata: An Introduction Prentice-Hall, 1989.

Niño L.F. AMNIAC: Red Neuronal Universal, Memorias seminario Redes Neuronales U. Nacional Bogotá D.C. (1992).

Rosenblatt R., Principles of Neurodynamics, New York Spartan Books, 1960.

Rujan P., Cellular Automata and Statistical Mechanical Models, Statistical Physics, vol 49 (1987), 139-232. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01009958

Rummelhart D.E., Hinton G.E. and Williams R.J. Learning internal representations by back-propagating errors, Nature 323 (1986), 533-536. DOI: https://doi.org/10.1038/323533a0

Sethi R., Lenguajes de Programación: Conceptos y constructores, Addison-Wesley, 1992.

Sudkamp T., Automata, Languages and Machinespubl Addison-Wesley, 1990.

Toffoli T. and Margolus N., Cellular Automata Machines, The MIT Press, London, England, 1986. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/1763.001.0001

Torres L.G., Lenguajes sobre grafos, Memorias del seminario informática e imagen U. Nacional Bogotá D.C., 1992.

Torres L.G., Computación secuencial vs. computación masivamente paralela, Memorias del seminario redes neuronales U. Nacional Bogotá D.C., 1992.

Torres L.G., Hernández G. y Niño L.F., Autómatas Celulares, IX Coloquio Distrital de Matemáticas y Estadística, Bogotá D.C., 1992.

Turing A.M., ¿Puede pensar una maquina?, SIGMA Vol 6. (ed. Newman J.R.), Grijalbo Ed., Barcelona, 37-69.

Von Neumann J., Teoría general y lógica de dispositivos automáticos, SIGMA Vol. 6. (ed. Newman J.R.), Grijalbo Ed., Barcelona, 8-35.

Wolfram S., Statistical mechanics of cellular automata, Rev. of Modern Phys. vol 55 (1983), 601-644. DOI: https://doi.org/10.1103/RevModPhys.55.601

How to Cite

APA

Hernández, G. J., Torres, L. G. and Niño, L. F. (1993). Fundamentos de neurocomputación. Ingeniería e Investigación, (30), 63–78. https://doi.org/10.15446/ing.investig.n30.20818

ACM

[1]
Hernández, G.J., Torres, L.G. and Niño, L.F. 1993. Fundamentos de neurocomputación. Ingeniería e Investigación. 30 (Jul. 1993), 63–78. DOI:https://doi.org/10.15446/ing.investig.n30.20818.

ACS

(1)
Hernández, G. J.; Torres, L. G.; Niño, L. F. Fundamentos de neurocomputación. Ing. Inv. 1993, 63-78.

ABNT

HERNÁNDEZ, G. J.; TORRES, L. G.; NIÑO, L. F. Fundamentos de neurocomputación. Ingeniería e Investigación, [S. l.], n. 30, p. 63–78, 1993. DOI: 10.15446/ing.investig.n30.20818. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/20818. Acesso em: 29 mar. 2024.

Chicago

Hernández, Germán J., Luz Gloria Torres, and Luis Fernando Niño. 1993. “Fundamentos de neurocomputación”. Ingeniería E Investigación, no. 30 (July):63-78. https://doi.org/10.15446/ing.investig.n30.20818.

Harvard

Hernández, G. J., Torres, L. G. and Niño, L. F. (1993) “Fundamentos de neurocomputación”, Ingeniería e Investigación, (30), pp. 63–78. doi: 10.15446/ing.investig.n30.20818.

IEEE

[1]
G. J. Hernández, L. G. Torres, and L. F. Niño, “Fundamentos de neurocomputación”, Ing. Inv., no. 30, pp. 63–78, Jul. 1993.

MLA

Hernández, G. J., L. G. Torres, and L. F. Niño. “Fundamentos de neurocomputación”. Ingeniería e Investigación, no. 30, July 1993, pp. 63-78, doi:10.15446/ing.investig.n30.20818.

Turabian

Hernández, Germán J., Luz Gloria Torres, and Luis Fernando Niño. “Fundamentos de neurocomputación”. Ingeniería e Investigación, no. 30 (July 1, 1993): 63–78. Accessed March 29, 2024. https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/20818.

Vancouver

1.
Hernández GJ, Torres LG, Niño LF. Fundamentos de neurocomputación. Ing. Inv. [Internet]. 1993 Jul. 1 [cited 2024 Mar. 29];(30):63-78. Available from: https://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/20818

Download Citation

CrossRef Cited-by

CrossRef citations1

1. Luis A. Caicedo, Gerardo Rodríguez, Armando Durán. (2000). Las matemáticas y la ingeniería química, una relación sinérgica. Ingeniería e Investigación, (45), p.47. https://doi.org/10.15446/ing.investig.n45.21315.

Dimensions

PlumX

Article abstract page views

886

Downloads

Download data is not yet available.