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Redes Neuronales Artificiales
Modelos
Biológicos Dirigido a aplicación
Tratan de simular
los sistemas neuronales biológicos,
 así como las funciones auditivas o 
algunas funciones
básicas de la visión. 
Su arquitectura está fuertemente 
ligada a las necesidades de las 
aplicaciones para la que es diseñada. 
Hodgkin Huxley‐ McCulloch
 & Pitts 
Liquid state 
machine (LSM) 
by Maass
Adaptive 
exponential 
integrate and‐
‐fire Model by
 Brette &
 Gerstnetl
ADALINE Back
Propagation
Máquinas
de Boltzmann
Perceptron
Describe cómo se
 inician
 y transmiten los 
potenciales 
de acción en las 
Neuronas
Alan Lloyd 
Hodgkin 
y
 Andrew Huxley
Unidad de cálculo 
que intenta 
modelar 
el comportamiento 
de una neurona 
"natural"
Warren Sturgis
 McCulloch
y
Walter Harry Pitts
Es un tipo de 
red neuronal 
de spiking
Los nodos 
estan 
conectados 
aleatoriamente
Maass, Wolfgang,
 Markram
Es un modelo de
Neurona spiking
Con 2 variables, 
1 con potencial de
Membrana y otra
ligada con el voltaje
 Izhikevich
Reconocimi-
ento
de caracteres
impresos
Frank 
Rosenblatt
Reconocimiento
de patrones
(imágenes, sonar
y radar). 
Optimización
Jeffrey Hinton,
Terry Sejnowski,
Harold Szu
Síntesis de voz
desde texto. 
Control
de robots. 
Predicción
Reconocimiento
de patrones
Paul Werbos,
David Parker,
David Rumelhart
Filtrado de 
señales.
Ecualizador
adaptativo. 
Modems
Bernard 
Widrow