[en] This project focuses on the design, implementation and evaluation of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN), comparing the gaussian model with a new version using the Ricker Wavelet activation function. The shape of this wavelet has been observed in the signals of neurons from different parts of the human brain, often producing a negative (inhibitory) signal known as lateral inhibition. Two RBFNN models have been developed, incorporating Machine Learning (ML) and statistical techniques such as L2 regularization and the sigest algorithm for improved performance. Additional techniques, such as estimating an oversized k parameter and using AIC backward selection, are implemented to enhance efficiency. In this study, the developed models are tested with datasets of different nature, evaluating their performance with synthetic and realistic data and measuring their results with problems of various levels of noise and difficulty. Furthermore, a comparison of the models is also made in order to observe which RBFNN performs better on certain conditions, as well as to analyze the difference in the number of neurons and the estimated smoothing parameter. The experimental evaluation confirms the effectiveness of the RBFNN models, yielding accurate estimations and demonstrating their adaptability to problems of varying difficulty. Comparative analysis reveals that the Ricker model tends to exhibit superior performance in the presence of high levels of noise, while both models perform similarly under low noise conditions. These results suggest the potential influence of lateral inhibition, which could be explored further in future studies.

[es] Este proyecto se centra en el diseño, la implementación y la evaluación de Redes Neuronales de Función de Base Radial (RBFNN), comparando el modelo gaussiano con una nueva versión que utiliza la función de activación Ricker. La forma de esta función ha sido observada en las señales de neuronas de distintas partes del cerebro humano, a menudo produciendo una señal negativa (inhibitoria) conocida como inhibición lateral. Se han desarrollado dos modelos de RBFNN, incorporando técnicas de Machine Learning (ML) y estadística como la regularización L2 y el algoritmo sigest para mejorar su rendimiento. También se implementan técnicas adicionales, como la estimación de un parámetro k sobredimensionado y la AIC backward selection, para mejorar la eficiencia. En este estudio, los modelos desarrollados se prueban con conjuntos de datos de diferente naturaleza, evaluando su rendimiento con datos sintéticos y realistas, y midiendo sus resultados con problemas de varios niveles de ruido y dificultad. Además, también se realiza una comparación de los modelos para observar qué RBFNN funciona mejor en determinadas condiciones, así como para analizar la diferencia en el número de neuronas y el parámetro de suavizado estimado. La evaluación experimental confirma la eficacia de los modelos RBFNN, proporcionando estimaciones precisas y demostrando su adaptabilidad con problemas de dificultad variable. El análisis comparativo revela que el modelo Ricker tiende a exhibir un rendimiento superior en presencia de altos niveles de ruido, mientras que ambos modelos tienen un rendimiento similar en condiciones de bajo ruido. Estos resultados sugieren la potencial influencia de la inhibición lateral, que podría ser explorada en más profundidad en futuros estudios.