Red nerviosa McCulloch-Pitts

La red neuronal McCulloch-Pitts es un modelo matemático de una red neuronal propuesto por el neurofisiólogo estadounidense Warren McCulloch y el físico Warren Pitts en 1943. Este modelo fue uno de los primeros intentos de crear inteligencia artificial y tuvo un impacto significativo en el desarrollo de la informática y la inteligencia artificial.

McCulloch y Pitts desarrollaron su modelo basándose en la idea de que las neuronas del cerebro funcionan de forma intermitente y pueden describirse en términos de dos variables: potencial de acción y latencia. Propusieron que el potencial de acción podría representarse como una función de la suma de todos los potenciales de entrada, y el retraso podría representarse como una función del retraso de todas las entradas.

Esta idea formó la base del modelo matemático de la red neuronal McCulloch-Pitz, que consta de muchas neuronas conectadas entre sí mediante sinapsis. Cada neurona tiene varias entradas, cada una de las cuales recibe una señal de otra neurona. Las señales se transmiten a través de la red a través de sinapsis, que tienen diferentes pesos que determinan la fuerza de las conexiones entre las neuronas.

El modelo McCulloch-Pitt es la base de muchas redes neuronales modernas y se utiliza para resolver problemas de aprendizaje automático, reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural y otras áreas. También tiene aplicaciones prácticas en medicina, por ejemplo, para diagnosticar enfermedades o predecir los resultados de tratamientos.

Red neuronal de McCulloch-Pitts McCulloch y Pptts propusieron un modelo de neurona, que es la base para el desarrollo de redes neuronales artificiales. Esta red consta de varias capas de red neuronal, cada una de las cuales contiene varias neuronas. Cada neurona en la entrada recibe N señales diferentes (pueden entenderse como una señal "intermedia") y en la salida genera Y valores diferentes: señales para la siguiente capa de neuronas. Las neuronas de la primera capa reciben señales de entrada, que son píxeles de imagen o entradas procesadas por la red. Los datos de entrada se ingresan a través de neuronas de proyección. Proporcionan una señal de entrada a la entrada de la neurona. Opera un mecanismo de señal para generar otro valor utilizado en la siguiente etapa. Este proceso se repite hasta que el resultado alcance la precisión requerida. Existen redes de comunicación neuronal de dos y varias capas. Una sola capa puede contener desde dos hasta varios cientos de enlaces, lo que teóricamente implica la capacidad de procesar millones de datos.