Una red de estado de eco (ESN) es un tipo de red neuronal artificial diseñada para imitar la respuesta de eco de un sistema físico. La respuesta de eco es el retardo de tiempo entre la entrada y la salida de un sistema. Este retraso está causado por el tiempo de respuesta del sistema a un cambio en la entrada.
Los ESN se utilizan para modelar la dinámica variable en el tiempo de los sistemas físicos. A menudo se utilizan para predecir el estado futuro de un sistema, basándose en sus estados pasados.
Las ESN se componen de tres tipos de unidades: unidades de entrada, unidades ocultas y unidades de salida. Las unidades de entrada reciben información del sistema que se está modelando. Las unidades ocultas procesan la entrada y generan una salida. Las unidades de salida producen la salida final de la red.
Los pesos de conexión entre las unidades se inicializan al azar. Los pesos se actualizan en función de la entrada y la salida de la red.
Las ESN se han utilizado para modelar una variedad de sistemas físicos, incluyendo sistemas caóticos, sistemas no lineales y sistemas variables en el tiempo. ¿Quién fabrica chips neuromórficos? Hay varias empresas y grupos de investigación que desarrollan chips neuromórficos, como IBM, Qualcomm, Intel y la Universidad de Massachusetts. Estos chips están diseñados para simular el funcionamiento del cerebro y podrían utilizarse para diversas aplicaciones, como la inteligencia artificial, la robótica y las redes neuronales.
¿Cómo funcionan las máquinas de aprendizaje extremo?
Las tecnologías emergentes se definen como aquellas que se perciben como capaces de cambiar el statu quo y/o disruptivas. Esto significa que tienen el potencial de impactar significativamente en la forma en que vivimos, trabajamos y jugamos.
La máquina de aprendizaje extremo (ELM) es un tipo de red neuronal artificial (RNA) capaz de aprender de datos altamente estructurados y no estructurados. La ELM ha demostrado ser capaz de aprender más rápido y con mayor precisión que otros tipos de redes neuronales, lo que la convierte en una herramienta prometedora para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la clasificación de textos y la predicción de series temporales.
¿Cómo funciona el ELM?
El ELM funciona inicializando aleatoriamente los pesos de las neuronas de la red y utilizando una sola pasada de datos de entrenamiento para actualizar los pesos. Este proceso se conoce como "aprendizaje extremo" porque permite que la red aprenda a partir de datos que no son linealmente separables, lo que normalmente se requiere para otros tipos de redes neuronales.
Una vez actualizados los pesos, la red puede utilizarse para la predicción o la clasificación sin necesidad de más entrenamiento. Esto hace que ELM sea particularmente adecuado para aplicaciones en las que los datos cambian constantemente o son demasiado grandes para ser etiquetados fácilmente.
El ELM ha demostrado ser especialmente eficaz en ámbitos como el reconocimiento de imágenes y la clasificación de textos. En un estudio, una red ELM fue capaz de alcanzar una tasa de error de sólo el 3,8% en el conjunto de datos MNIST, que es una referencia estándar para el reconocimiento de imágenes. Se trata de una mejora significativa respecto a las tasas de error de otros tipos de redes neuronales, que pueden oscilar entre el 10 y el 30%.
Hay varios tipos de ELM, pero el más común es el de una sola capa oculta (SHL-ELM). Las redes SHL-ELM tienen una capa oculta de neuronas entre las capas de entrada y salida. El número de neuronas en la capa oculta suele ser mucho menor que el número de neuronas de entrada o salida.