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Redes Holográficas

Ing. Hugo Moreno – hugomoreno300@gmail.com

En el campo de la Inteligencia artificial, una enfoca en un tipo en particular: Las Redes
Red Neuronal Artificial es una estructura de Holográficas.
procesamiento de datos (real o simulada) que Las Redes holográficas son otra clase de redes
tiene cierto parecido con un tejido neural neuronales, propuestas por primera vez hace
natural. Más precisamente, es un conjunto de más de 20 años (Sutherland, JG.1990).
elementos básicos de procesamiento Inexplicablemente hoy constituyen un tema
interconectados llamados neuronas. Para una oscuro el cual se continuó desarrollando de
entrada (llamada estímulo) este conjunto manera limitada. Una posible razón para haber
produce automáticamente una salida sido hechas a un lado por buena parte de la
(respuesta). comunidad científica puede haberse debido al
La red puede ser entrenada para reproducir desarrollo paralelo durante sus inicios
fielmente una colección predefinida de tempranos, de la tecnología de hardware
asociaciones de estímulo-respuesta. Después neuronal, que por mucho tiempo se pensó
de un entrenamiento (aprendizaje) exitoso, las podía suplantar en cuanto a eficiencia, los
asociaciones utilizadas también se generalizan modelos más convencionales basado en
ligeramente, es decir, la red produce una software. Solo un muy selecto grupo de entes
respuesta plausible a un nuevo estímulo que es privados continuó con su desarrollo durante
similar a algunos de los estímulos aprendidos. las pasadas dos décadas. Aunque se ajustan al
Las aplicaciones típicas de las redes neuronales paradigma general, estas redes son inusuales
incluyen reconocimiento de patrones, en muchos aspectos y proporcionan una
clasificación, predicción (pronóstico), control alternativa a los tipos de redes convencionales
de sistemas complejos, procesamiento de (Hecht-Nielsen, R., 1990).
señales. Algunos ejemplos más concretos son: La principal diferencia entre las redes
reconocimiento óptico de caracteres, neuronales holográficas y las convencionales
reconocimiento de voz, calificación crediticia, es que una neurona holográfica es más potente
predicción de quiebra, pronóstico de acciones, que una convencional, siendo funcionalmente
control de robots, filtrado de ruido acústico. equivalente a toda una red convencional. En
Un problema apto para ser resuelto por redes consecuencia, una red holográfica
neuronales tiene las siguientes características generalmente requiere una topología muy
generales. Se reduce a una correspondencia simple que consta de solo unas pocas
entre algún tipo de estímulos y respuestas. Sin neuronas. ¡Imagine poder tener toda una red
embargo, no existe un modelo matemático neuronal convencional contenida en una única
simple de esa correspondencia. En cambio, se neurona holográfica! Otra característica de la
dan ejemplos concretos de estímulos y tecnología holográfica es que representa la
respuestas requeridas. información mediante números complejos
Una solución obtenida por redes neuronales que operan dentro de dos grados de libertad
tiene las siguientes características: Se obtiene (valor y confianza). Otra propiedad
mediante el diseño de una red adecuada y importante es que el entrenamiento
mediante la formación de la red. Por lo tanto, holográfico se logra mediante algoritmos
evita el enfoque algorítmico clásico y la directos (casi no iterativos), mientras que el
programación. Desafortunadamente, es una entrenamiento convencional se basa en
solución de caja negra, que no da ninguna algoritmos de "propagación hacia atrás"
explicación a sus respuestas, decisiones, etc. (gradiente) relativamente lentos.
Hay muchos tipos de redes neuronales, que Una neurona holográfica está esbozada en la
difieren en varios detalles, incluida la Figura 1. Como podemos ver, está equipado
estructura neuronal, la topología de la red y los con un solo canal de entrada y un canal de
algoritmos de entrenamiento. Este artículo se salida. Sin embargo, ambos canales
transportan vectores enteros de números