title: Centro Nacional de Análisis y Documentación Judicial

text: Fue creado a través del Acuerdo Número 037/002 de la Presidencia del Organismo Judicial del 17 de junio de 2002. Las instalaciones originales, ubicadas en la planta baja del Palacio de Justicia, se inauguraron el 11 de febrero de 2003, iniciando actividades el 3 de marzo del mismo año. En 2013, el Centro se trasladó a las instalaciones del Centro de Justicia Laboral, donde funciona hasta la fecha.


text: Con base en el acuerdo 5-2012 se crea el Registro Central de Detenidos (Recede) y con base en el Acuerdo 30-2012 fue creado el Centro de Control de Armas y Municiones (Cecam), que vienen a sumarse a las áreas existentes.


text: El CENADOJ es un órgano técnico que tiene como propósito apoyar la actividad jurisdiccional con la captación, selección, ordenamiento, análisis y tratamiento, edición, publicación y difusión de información jurídica legislativa, jurisprudencial y doctrinal.


text: El Centro está integrado por:


text: Publicaciones periódicas


text: Compilaciones


text: Discos compactos


text: Se tienen compiladas más de 80 mil normas jurídicas, dentro de las que se incluyen: Decretos del Congreso, fallos de la Corte de Constitucionalidad, Acuerdos Gubernativos, Ministeriales y Municipales entre otros, teniendo en cuenta su vigencia, reformas y derogaciones.


text: También se encuentran recopiladas más de 27 mil resoluciones de la Corte Suprema de Justicia, entre fallos de amparo y de casación (civil, penal, contencioso-administrativo y de cuentas), autos de rechazo de recursos de casación y de resolución de conflictos de competencia penal.


text: Asimismo, se cuenta con más de 2,400 resoluciones de las Salas de la Corte de Apelaciones y Tribunales Colegiados de igual categoría.


title: Gójar

text: Gójar es una localidad y municipio español, perteneciente a la provincia de Granada, en la comunidad autónoma de Andalucía, situado en la parte meridional de la comarca de la Vega de Granada, a los pies de Sierra Nevada, (a unos 8 km de la capital granadina). Limita con los municipios de Ogíjares, La Zubia, Dílar y Villa de Otura.


title: Gójar

text: El principal monumento de esta localidad es su iglesia parroquial, dedicada a la Santísima Virgen de la Paz, edificada en el siglo XVI y atribuida al arquitecto Pedro Machuca, el mismo que construyó el Palacio de Carlos V en Granada. También merecen citarse la ermita de las Tres Cruces, levantada en el siglo XVII y dentro ya del casco urbano debido al crecimiento de este durante el último tercio del siglo XX, en el llamado Camino de la Fábrica; la Casa Grande, del siglo XVI, un edificio señorial con capilla propia que pertenece a la familia Villanova y se encuentra ubicada en la calle del mismo nombre, y otra casa monumental en la plaza, ésta del siglo XVIII, igualmente de propiedad privada.


title: Gójar

text: A las características propias de un municipio cercano a la capital, es decir, crecimiento rápido en el siglo pasado y muchas zonas residenciales en los alrededores del casco urbano histórico, Gójar ofrece sin embargo un núcleo principal que ha sabido salvaguardarse mayoritariamente de las construcciones modernas, por lo que puede disfrutarse en medio de un ambiente bucólico y rural. Una tradición destaca sobre las demás: durante la tarde-noche del Sábado Santo se celebra lo que se ha dado en llamar la Fiesta del Laurel, consistente en que los mozos rondan a sus novias –y al reunirse en pandillas a las novias de los demás también- y les ofrecen flores y plantas, entre ellas laurel, como muestra de amor.


title: Gójar

text: Aunque está rodeado de campiña y lugares entrañables, cabe destacar la zona de senderismo “El Collado del Fraile”, situada en la vertiente occidental de Sierra Nevada a una altitud media de 1371 m.s.n.m. siendo vía para poder acceder al cerro de “La Boca de la Pescá” y a otros lugares de relevancia paisajística. Este apartado rural habilitado para pasarlo en familia y amigos pertenece a parte de la tradición popular de esta región y son numerosos los eventos que se tienen en ella por parte del Consistorio, entidades gastronómicas de la zona y deportivas; además de ser lugar frecuentado por rutas ecuestres, senderistas, corredores y numerosos ciclistas. Dicha zona se encuentra perfectamente habilitada con zonas de recreo, estacionamiento para vehículos y agua potable además de instalaciones adecuadas para dichos eventos. Como lugar pictórico mencionar su mirador en el que se divisa todo el “Barranco Hondo”. La vegetación la constituyen pinares, matorral mixto de la talla media, encinas y tierras de cultivo principalmente (cereales y almendros). Esta zona forma una orla de terrenos cultivados en su mayor parte, que actúa como nexo de unión entre el paisaje urbano y el monte, destacando sus paisajes tanto en invierno con nevadas, como en primavera con la explosión de color de dicho lugar.


title: Gójar

text: Los resultados en Gójar de las últimas elecciones municipales, celebradas en mayo de 2019, son:


title: Gójar

text: Los resultados en Gójar de las elecciones municipales, celebradas en mayo de 2015, fueron:Sus parajes encantados hace siglos y ratificados en nuestros días por la cantidad de personas que viven en este pueblo, no se quedan atrás en sus propuestas y ofertas culinarias; sus ventas han sido puerto cibárico para gozar con una amplia cantidad de platos con ingredientes de sus cultivos de regadío. Por San Marcos se come el hornazo en el río Dílar donde a veces se capturan truchas. Un plato muy vendido en sus ventas es la pierna de cordero lechal.


title: Gójar

text: Los productos más típicos provienen de su agricultura de regadío y secano y están presentes en sus platos, como son el aceite y la almendra. Destaca entre sus numerosas y sabrosas recetas la pierna de cordero al horno. Junto a este tipo de carne, también se puede degustar el conejo o la ternera. Otras recetas con tradición en Gójar son las distintas sopas y potajes.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Pedro Alcántara Herrán Martínez de Zaldúa (Santafé, 19 de octubre de 1800-"ibidem", 26 de abril de 1872) fue un militar y político colombiano.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Como militar participó en las guerras de independencia del Virreinato de Nueva Granada y Perú, y brevemente en la Guerra de los Supremos. Fue elegido presidente de la Nueva Granada para 1841-1845, período durante el que promulgó la Constitución de 1843.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Herrán nació en Bogotá, Virreinato de Nueva Granada, el 19 de octubre de 1800. Descendiente de españoles, hijo de Pedro Antonio Fernández de la Herrán y Ruiz y de María Matea Martínez de Zaldúa. Estudió en el Colegio Mayor de San Bartolomé.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Fue estudiante en el Colegio de San Bartolomé hasta los 13 años, ingresó al ejército patriota como miembro activo para enero de 1814 dejando sus estudios, a los 16 años era alférez ayudante del presidente de las Provincias Unidas, José Fernández Madrid.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: El 29 de junio de 1816 participó en la batalla de la Cuchilla del Tambo donde él junto a otros, fueron  apresados y en octubre de 1816 condenado por el Consejo de Purificación a prestar sus servicios al ejército realista como soldado de caballería, para el 11 de diciembre de 1817 en los llanos de Casanare y en Venezuela fue ascendido a Sargento I de Caballería.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Para el primero de noviembre de 1819 fue ascendido á Alférez en el Ejército realista, en enero de 1820 entre tierras payanesas y de Quito, fue ascendido a teniente y capitán del regimiento Dragones de Nueva Granada, luego para abril de 1821 Capitán de la caballería realista en el Ecuador.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Para el 5 de mayo de 1821 en Latacunga se recorporó al ejército libertador bajo el mando del Antonio José de Sucre, con el grado de capitán de caballería. En febrero 13 de 1823 ascendido á Sargento Mayor por Simón Bolívar, para julio 18 de 1823 vencedor en Ibarra fue nombrado comandante general de aquella ciudad, en enero de 1824 jefe del Estado Mayor de la División que comandaba Juan José Flores, en septiembre 16 de 1824 ascendido á Teniente Coronel en tierras peruanas, en junio de 1825 por orden de Bolívar pasó con el Escuadrón de Húsares de Ayacuchó por mar, de Arequipa a Guayaquil, ciudad en donde quedó de guarnición.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: En septiembre 12 de 1826 en Guayaquil fue ascendido a coronel efectivo, para enero de 1827 se le asigna como guarnición en Bogotá, en septiembre 14 de 1827 nombrado Comandante general del Departamento de Cundínamarca y el 24 de septiembre de 1827 recibe el cargo de intendente en comisión de Cundinamarca que ocupó hasta noviembre de 1829, en reconocimiento de servicios prestados fue ascendido por Bolívar al grado de general tiempo después del 13 de junio de 1828.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Tras el fracaso de la convención de Ocaña el 10 de junio de 1828, tres días después Herran tomando ventaja por la ausencia de líderes de oposición que aún no llegaban a Bogotá, Herrán convocó una junta de vecinos notables de la capital, para deliberar en nombre del pueblo e intimidando en forma violenta a contrarios, proclamó su apoyo y de otros miembros que lograron asistir a la junta que convocó, a una dictadura en cabeza de Simón Bolívar.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Presentó a miembros presentes del partido bolivariano en Bogotá la oportunidad de darle ventaja a Bolívar para asegurarle el poder, Herrán desatendió la constitución de Cúcuta y sus leyes, sin embargo Bolívar y sus seguidores tomaron ventaja de ese evento, en vista que para el 28 de agosto de 1828 Simón Bolívar firmó decreto disolviendo el Congreso, imponiendo régimen militar y retirando de cargos públicos a todo posible opositor y dando inicio a una persecución de los mismos.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: En enero de 1830, Herran fue nombrado secretario de Guerra durante la dictadura del general Rafael Urdaneta quien asumió poder dictatorial según sus exigencias hasta que Bolívar regresara al poder, este periodo por terminado después del acuerdo firmado en Apulo.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Al iniciar Francisco de Paula Santander la Presidencia en 1832, quien había sido expulsado del país por instrucciones de Bolívar, Herran dejó su vida como militar para dedicarse a otra labores, lo que incluyó labores rurales y textiles. Para diciembre 3 de 1836 es nombrado Jefe militar del Istmo de Panamá y para septiembre 26 de 1827 ocupó la Gobernación de Cundinamarca.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Entre septiembre y noviembre de 1834, ayudó eficazmente al Gobernador de Cartagena de la época José Hilario López á terminar de manera decorosa y digna desavenencia diplomática con el Gobierno de Francia.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: En mayo 15 de 1838 se desempeñó como Secretario del Interior y Relaciones Exteriores en el gobierno de José Ignacio de Márquez, iniciada la Guerra de los supremos en junio de 1839, se separa de la secretaría y pasa a ser comandante en Jefe de la División en operaciones sobre Pasto, reprimió el levantamiento de Pasto ocasionado por la clausura de los conventos menores de Pasto, causa a la que se unió José María Obando y que se extendió por todo el país.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: En medio del conflicto de la guerra de los supremos, Alcántara fue propuesto como candidato a la presidencia por el partido ministerial y aunque perdió ante Vicente Azuero candidato del partido progresista, éste no alcanzó la mayoría absoluta de los votos de los colegios electorales, por lo que el Congreso dominado por los ministeriales lo eligió como presidente.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: A Alcántara lo acompañaron el general Domingo Caycedo, en calidad de vicepresidente, y el antioqueño Juan de Dios Aranzazu, como presidente del Consejo de Estado.Su gobierno impulsó la instrucción primaria pública, mas no así los otros niveles de educación, e introdujo un nuevo plan educativo a iniciativa de su canciller Mariano Ospina Rodríguez, en el que se eliminaron todas las reformas educativas de Santander y se estableció un modelo de educación confesional controlado por las jerarquías eclesiásticas.  Construyó el camino del Quindío, que comunicó al Valle del Cauca con la región de Mariquita. Igualmente, ordenó la recopilación de la legislación granadina, adelantada por Lino de Pombo. Además, permitió el regreso de los jesuitas al país y realizó un censo nacional de población.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Para el 9 de enero de 1842 firmó acuerdo en Ocaña dándole fin a la Guerra de los supremos.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Sancionó una nueva constitución el 20 de abril de 1843, surgida después de la experiencia del conflicto armado, redactada por el ministerial Mariano Ospina Rodríguez, Ministro del Interior del gobierno Alcántara.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: La nueva carta política tuvo un fuerte carácter autoritario, pues fortaleció el poder ejecutivo frente a los otros poderes, sometió las provincias a un fuerte poder central, desposeyéndolas de la limitada autonomía que poseían, abolió la libertad de prensa e impuso una fuerte censura a la educación, la prensa y los libros que difundían las ideas liberales y abolió la libertad de cultos imponiendo la religión católica como la única permitida y otorgó amplios privilegios al clero católico.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: La constitución estuvo vigente hasta su derogación en 1853, bajo el gobierno de José María Obando.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Herrán entregó el poder el 1 de abril de 1845 al ministerial independiente y experimentado militar Tomás Cipriano de Mosquera, luego de que éste venciera a la apuesta del gobierno, Rufino Cuervo, y al progresista Eusebio Borrero, con quien Herrán había competido en las elecciones de 1841. En 1854, Herrán participó del levantamiento contra el presidente José María Melo, que derivó en el derrocamiento y exilio de Melo. Derribado Melo, el presidente José de Obaldía lo nombró Secretario de Guerra, estando en el cargo hasta 1856.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: En 1858, fue nombrado por el presidente del entonces nuevo Partido Conservador, Mariano Ospina Rodríguez (que también era cofundador del partido), como embajador de Colombia ante los Estados Unidos, pero renunció al cargo en 1860 para defender al gobierno ante el levantamiento de Mosquera contra Ospina.La derrota militar y social de Ospina permitió el ascenso de Mosquera al poder en 1861, quien procedió a destituir a Herrán del cargo de embajador en Estados Unidos y le degradó de su rango militar, pese a que eran yerno-suegro, respectivamente. Herrán se exilió, al igual que Ospina, en Guatemala.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: En 1864 el gobierno de Guatemala lo comisionó para participar en el Segundo Congreso de Lima, sin embargo la autorización no le fue otorgada a tiempo y tuvo que asistir como representante de El Salvador.


title: Pedro Alcántara Herrán

text: Posteriormente regresó a Colombia y el presidente Mosquera le restituyó sus dignidades como militar en 1866. Luego fue elegido como senador, representando al Estado Soberano de Antioquia, hasta su muerte. Pedro falleció en Bogotá, el 26 de abril de 1872, a los 71 años.


title: Red neuronal artificial

text: Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) se trata de modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida.


title: Red neuronal artificial

text: Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación.


title: Red neuronal artificial

text: Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás.


title: Red neuronal artificial

text: El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales.


title: Red neuronal artificial

text: Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado.


title: Red neuronal artificial

text: Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en "si-entonces" las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.


title: Red neuronal artificial

text: Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) crearon un modelo informático para redes neuronales, que se llama lógica umbral, que se base en las matemáticas y los algoritmos. Este modelo señaló el camino para que la investigación de redes neuronales se divida en dos enfoques distintos. Un enfoque se centró en los procesos biológicos en el cerebro y el otro se centró en la aplicación de  neuronales para la inteligencia artificial.


title: Red neuronal artificial

text: A finales de la década de 1940 el psicólogo Donald Hebb creó una hipótesis de aprendizaje basado en el mecanismo de plasticidad neuronal que ahora se conoce como aprendizaje de Hebb. Aprendizaje de Hebb se considera que es un "típico" de aprendizaje no supervisado y sus variantes posteriores fueron los primeros modelos de la potenciación a largo plazo. Los investigadores empezaron a aplicar estas ideas a los modelos computacionales en 1948 con la sugerencia de Turing, que el córtex humano infantil es lo que llamaba "máquina desorganizada" (también conocido como "máqina Turing Tipo B").


title: Red neuronal artificial

text: Farley y Wesley A. Clark (1954) al principio utilizaron máquinas computacionales, que entonces se llamaban "calculadoras", para simular una red de Hebb en el MIT. Otras simulaciones de redes neuronales por computadora han sido creadas por Rochester, Holanda, Hábito y Duda (1956).


title: Red neuronal artificial

text: Frank Rosenblatt (1958) creó el perceptrón, un algoritmo de reconocimiento de patrones basado en una red de aprendizaje de computadora de dos capas, que utilizaba adición y sustracción simples. Con la notación matemática, Rosenblatt también describe circuitería que no está en el perceptrón básico, tal como el circuito de o-exclusiva, un circuito que no se pudo procesar por redes neuronales antes de la creación del algoritmo de propagación hacia atrás por Paul Werbos (1975).


title: Red neuronal artificial

text: En 1959, un modelo biológico propuesto por dos laureados de los Premios Nobel, David H. Hubel y Torsten Wiesel, estaba basado en su descubrimiento de dos tipos de células en la corteza visual primaria: células simples y células complejas.


title: Red neuronal artificial

text: El primer reporte sobre redes funcionales multicapas fue publicado en 1965 por Ivakhnenko y Lapa, y se conoce como el método de agrupamiento para el manejo de datos.


title: Red neuronal artificial

text: La investigación de redes neuronales se estancó después de la publicación de la investigación de aprendizaje automático por Marvin Minsky y Seymour Papert (1969), que descubrió dos cuestiones fundamentales con las máquinas computacionales que procesan las redes neuronales. La primera fue que los perceptrones básicos eran incapaces de procesar el circuito de o-exclusivo. La segunda cuestión importante era que los ordenadores no tenían suficiente poder de procesamiento para manejar eficazmente el gran tiempo de ejecución requerido por las grandes redes neuronales.


title: Red neuronal artificial

text: Un avance clave posterior fue el algoritmo de propagación hacia atrás que resuelve eficazmente el problema de o-exclusivo, y en general el problema del entrenamiento rápido de redes neuronales de múltiples capas (Werbos 1975). El proceso de propagación hacia atrás utiliza la diferencia entre el resultado producido y el resultado deseado para cambiar los "pesos" de las conexiones entre las neuronas artificiales.


title: Red neuronal artificial

text: A mediados de la década de 1980, el procesamiento distribuido en paralelo se hizo popular con el nombre conexionismo. El libro de David E. Rumelhart y James McClelland (1986) proporcionan una exposición completa de la utilización de conexionismo en los ordenadores para simular procesos neuronales.


title: Red neuronal artificial

text: Las redes neuronales, tal como se utilizan en la inteligencia artificial, han sido consideradas tradicionalmente como modelos simplificados de procesamiento neuronal en el cerebro, a pesar de que la relación entre este modelo y la arquitectura biológica del cerebro se debate; no está claro en qué medida las redes neuronales artificiales reflejan el funcionamiento cerebral.


title: Red neuronal artificial

text: Máquinas de soporte vectorial y otros métodos mucho más simples, tales como los clasificadores lineales, alcanzaron gradualmente popularidad en el aprendizaje automático. No obstante, el uso de redes neuronales ha cambiado algunos campos, tales como la predicción de las estructuras de las proteínas.


title: Red neuronal artificial

text: En 1992,fue introducido el max-pooling (una forma de submuestreo, en la que se divide los datos en grupos de tamaños iguales, que no tienen elementos en común, y se transmite solamente el valor máximo de cada grupo)para ayudar con el reconocimiento de objetos tri-dimensionales.


title: Red neuronal artificial

text: En 2010, el uso de max-pooling en el entrenamiento por propagación hacia atrás fue acelerado por los GPUs, y se demostró que ofrece mejor rendimiento que otros tipos de agrupamiento.


title: Red neuronal artificial

text: El problema del desvanecimiento del gradiente afecta las redes neuronales prealimentadas de múltiples capas, que usan la propagación hacia atrás, y también los redes neuronales recurrentes (RNNs). Aunque los errores se propagan de una capa a otra, disminuyen exponencialmente con el número de capas, y eso impide el ajuste hacia atrás de los pesos de las neuronas basado en esos errores. Las redes profundas se ven particularmente afectadas.


title: Red neuronal artificial

text: Para vencer este problema, Schmidhuber adoptaba una jerarquía multicapa de redes (1992) pre entrenados, una capa a la vez, por aprendizaje no supervisado, y refinado por propagación hacia atrás. Behnke (2003) contaba solamente con el signo del gradiente (Rprop) tratándose de problemas tales como la reconstrucción de imágenes y la localización de caras.


title: Red neuronal artificial

text: Como retos anteriores en redes neuronales profundas de capacitación se resolvieron con métodos como pre-entrenamiento no supervisado y potencia de cálculo incrementada a través del uso de las GPU y la computación distribuida, las redes neuronales se desplegaron de nuevo a gran escala, sobre todo en problemas de procesamiento de imágenes y de reconocimiento visual. Esto se conoció como "aprendizaje profundo", aunque el aprendizaje profundo no es estrictamente sinónimo de redes neuronales profundas.


title: Red neuronal artificial

text: Se crearon en CMOS dispositivos de cómputo para la simulación biofísica al igual que para la cómputo neuromórfico. Nanodispositivos para análisis de componentes principales de escala muy grande y convolución pueden crear una clase nueva de cómputo neuronal, porque son fundamentalmente analógicos en vez de digitales (aunque las primeras implementaciones puedan utilizar dispositivos digitales). Ciresan y sus cólegos (2010) en el grupo de Schmidhuber mostraron que, a pesar del problema del desvanecimiento del gradiente, los GPUs hacen factible la propagación hacia atrás para las redes neuronales prealimentadas con múltiples capas.


title: Red neuronal artificial

text: Se han creado dispositivos computacionales en el CMOS, tanto para la simulación biofísica como para computación neuromórfica. Los esfuerzos más recientes se muestran prometedores para la creación de nanodispositivos para análisis de componentes principales de gran escala. Si tiene éxito, se crearía una nueva clase de computación neuronal, ya que depende de aprendizaje automático en lugar de la programación y porque es fundamentalmente analógico en lugar de digital a pesar de que las primeras instancias pueden ser de hecho con los dispositivos digitales CMOS.


title: Red neuronal artificial

text: Entre 2009 y 2012, las redes neuronales recurrentes y redes neuronales profundas feedforward desarrollados en el grupo de investigación de Jürgen Schmidhuber en el laboratorio suizo de IA IDSIA han ganado ocho concursos internacionales de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. Por ejemplo, la memoria bi-direccional y multidimensional de largo a corto plazo (LSTM) de Alex Graves ha ganado tres competiciones en el reconocimiento de escritura conectada en Conferencia Internacional sobre Análisis de documentos y Reconocimiento (ICDAR) del 2009, sin ningún conocimiento previo acerca de los tres idiomas diferentes que se pueden aprender.


title: Red neuronal artificial

text: Implementaciones de este método basadas en unidades de procesamiento gráfico rápidas, hechos por Dan Ciresan y sus colegas de IDSIA han ganado varios concursos de reconocimiento de patrones, incluyendo la Competición de Reconocimiento de Señales de Tráfico del 2011, el desafío de ISBI 2012 de segmentación de estructuras neuronales en series de imágenes de Microscopía Electrónica, y otros. Sus redes neuronales también fueron las primeras reconocedoras artificiales de patrones en lograr un rendimiento superior al humano en los puntos de referencia importantes, tales como el reconocimiento de señales de tráfico (IJCNN 2012) o el problema de clasificación de dígitos escritos a mano.


title: Red neuronal artificial

text: Arquitecturas profundas altamente no lineales similares a las del 1980 Neocognitrón por Kunihiko Fukushima y la "arquitectura estándar de la visión", inspirados en las células simples y complejas identificadas por David H. Hubel y Torsten Wiesel en la corteza visual, pueden también ser pre-formados por métodos no supervisados en el laboratorio de la universidad de Toronto. Un equipo de este laboratorio ganó un concurso en 2012 patrocinado por Merck para el diseño de software para ayudar a encontrar moléculas que podrían conducir a nuevos medicamentos.


title: Red neuronal artificial

text: Los modelos de redes neuronales en la inteligencia artificial se refieren generalmente a las redes neuronales artificiales (RNA); estos son modelos matemáticos esencialmente simples que definen una función f:X→Y o una distribución más X o ambos X e Y. Pero a veces los modelos también están íntimamente asociadas con un algoritmo de aprendizaje en particular o regla de aprendizaje. Un uso común de la frase "modelo ANN" es en realidad la definición de una "clase" de tales funciones (donde los miembros de la clase se obtiene variando parámetros, los pesos de conexión, o específicos de la arquitectura, tales como el número de neuronas o su conectividad).


title: Red neuronal artificial

text: La palabra "red" en el término "red neuronal artificial" se refiere a las interconexiones entre las neuronas en las diferentes capas de cada sistema. Un sistema ejemplar tiene tres capas. La primera capa tiene neuronas de entrada que envían datos a través de las sinapsis a la segunda capa de neuronas, y luego a través de más sinapsis a la tercera capa de neuronas de salida. Los sistemas más complejos tendrán más capas, algunos aumentando las de entrada y de salida de neuronas. Las sinapsis almacenan parámetros llamados "pesos" que manipulan los datos en los cálculos.


title: Red neuronal artificial

text: Un RNA se define típicamente por tres tipos de parámetros:


title: Red neuronal artificial

text: 1. El patrón de interconexión entre las diferentes capas de neuronas


title: Red neuronal artificial

text: 2. El proceso de aprendizaje para la actualización de los pesos de las interconexiones


title: Red neuronal artificial

text: 3. La función de activación que convierte las entradas ponderadas de una neurona a su activación a la salida.


title: Red neuronal artificial

text: Matemáticamente, la función de red de una neurona formula_1 se define como una composición de otras funciones formula_2. Este se representa como una estructura de red, con flechas que representan las dependencias entre variables.Un tipo ampliamente utilizado de la composición es la "suma ponderada no lineal" , dondeformula_3, dónde k (denominado comúnmente como la función de activación) es una función predefinida, como la tangente hiperbólica o función sigmoide . La característica importante de la función de activación es que proporciona una transición suave como valores de entrada de cambio, es decir, un pequeño cambio en la entrada produce un pequeño cambio en la producción. Será conveniente para la siguiente para referirse a una colección de funciones formula_4simplemente como un vector formula_5 .


title: Red neuronal artificial

text: Esta cifra representa una descomposición de tales formula_6, Con las dependencias entre las variables indicadas por las flechas. Estos pueden ser interpretados de dos maneras.


title: Red neuronal artificial

text: La primera vista es la vista funcional: la entrada formula_7 se transforma en un vector de 3 dimensiones formula_8, Que se transforma a continuación en un vector de 2 dimensiones formula_9, Que es finalmente transformado en formula_6. Este punto de vista se encuentra más comúnmente en el contexto de la optimización.


title: Red neuronal artificial

text: El segundo punto de vista es la vista probabilístico: la variable aleatoria formula_11 depende de la variable aleatoria formula_12"," Que depende de formula_13"," Que depende de la variable aleatoria formula_14. Este punto de vista se encuentra más comúnmente en el contexto de modelos gráficos .


title: Red neuronal artificial

text: Los dos puntos de vista son en gran medida equivalente. En cualquier caso, para esta arquitectura de red en particular, los componentes de las capas individuales son independientes entre sí (por ejemplo, los componentes de formula_9 son independientes entre sí, dada su aportación formula_8). Esto permite, naturalmente, un grado de paralelismo en la ejecución.


title: Red neuronal artificial

text: Las redes como la anterior se llaman comúnmente alimentación hacia delante , porque su gráfica es un grafo dirigido acíclico . Las redes con ciclos se denominan comúnmente recurrentes . Tales redes se representan comúnmente de la manera mostrada en la parte superior de la figura, donde formula_6 se muestra como dependiente sobre sí misma. Sin embargo, no se muestra una dependencia temporal implícita.


title: Red neuronal artificial

text: Lo que ha atraído el mayor interés en las redes neuronales es la posibilidad de "aprendizaje". Dada una determinada "tarea" a resolver, y una "clase" de funciones formula_18, el aprendizaje consiste en utilizar un conjunto de "observaciones" para encontrar formula_19 la cual resuelve la tarea de alguna forma "óptima".


title: Red neuronal artificial

text: Esto implica la definición de una función de coste formula_20 tal que, para la solución óptima formula_21. Es decir, ninguna solución tiene un costo menor que el costo de la solución óptima.


title: Red neuronal artificial

text: La función de coste formula_22 es un concepto importante en el aprendizaje, ya que representa lo lejos que una solución particular se encuentra de la solución óptima al problema a resolver. Los algoritmos de aprendizaje buscan a través del espacio de soluciones para encontrar una función que tiene el menor costo posible.


title: Red neuronal artificial

text: Para aplicaciones en las que la solución es dependiente de algunos datos, el costo debe ser necesariamente una "función de las observaciones", de lo contrario no estaríamos modelando todo lo relacionado con los datos. Con frecuencia se define como una estadística a la que se pueden realizar sólo aproximaciones. Como un simple ejemplo, considere el problema de encontrar el modelo formula_6, Lo que reduce al mínimo formula_24, Para pares de datos formula_25 extraída de alguna distribución formula_26. En situaciones prácticas sólo tendríamos formula_27 muestras de formula_26 y, por tanto, para el ejemplo anterior, tendríamos solamente minimizar formula_29. Por lo tanto, el coste se reduce al mínimo a través de una muestra de los datos en lugar de toda la distribución de la generación de los datos.


title: Red neuronal artificial

text: Cuando formula_30alguna forma de aprendizaje automático en línea debe ser utilizada, donde el costo se reduce al mínimo parcialmente como se ve cada nuevo ejemplo. Mientras que la máquina de aprendizaje en línea se utiliza a menudo cuando formula_26 se fija, es más útil en el caso en el que la distribución cambia lentamente con el tiempo. En los métodos de redes neuronales, alguna forma de aprendizaje en línea de la máquina se utiliza con frecuencia para conjuntos de datos finitos.


title: Red neuronal artificial

text: Si bien es posible definir alguna función de coste, con frecuencia un coste particular, se utilizará, ya sea porque tiene propiedades deseables (tales como convexidad) o porque surge de forma natural a partir de una formulación particular del problema (por ejemplo, en una formulación probabilística la probabilidad posterior del modelo puede ser utilizada como un costo inverso). En última instancia, la función de coste dependerá de la tarea deseada.


title: Red neuronal artificial

text: Hay tres grandes paradigmas de aprendizaje, cada uno correspondiente a una tarea de aprendizaje abstracto en particular. Estos son el aprendizaje supervisado ,el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.


title: Red neuronal artificial

text: En el aprendizaje supervisado, se nos da una serie de ejemplos de pares formula_32 y el objetivo es encontrar una función formula_33en la clase permitido de funciones que corresponden con los ejemplos. En otras palabras, deseamos "inferir" el mapeo derivado de los datos; la función de coste está relacionado con la falta de coincidencia entre nuestro mapeo y los datos, y contiene implícitamente el conocimiento previo sobre el dominio del problema.


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text: Un coste de uso común es el error cuadrático medio, que trata de minimizar el error cuadrático medio entre las salidas de la red, formula_34 y el valor objetivo formula_35 sobre todos los pares ejemplares. Cuando uno trata de minimizar este coste utilizando descenso de gradiente para la clase de las redes neuronales llamadas perceptrones multicapas (MLP), se obtiene el común y bien conocido algoritmo de propagación hacia atrás para la formación de redes neuronales.


title: Red neuronal artificial

text: Tareas que caen dentro del paradigma de aprendizaje supervisado son el reconocimiento de patrones (también conocido como clasificación) y regresión (también conocido como aproximación de función). El paradigma de aprendizaje supervisado es aplicable también a los datos secuenciales (por ejemplo, reconocimiento del habla, del manuscrito, y de gestos). Esto se puede considerar como una forma de aprendizaje con un "maestro", en la forma de una función que proporciona información continua sobre la calidad de las soluciones obtenidas hasta el momento.


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text: En el aprendizaje no supervisado, algunos datos formula_7 se da y la función de coste que se reduce al mínimo, que puede ser cualquier función de los datos formula_7 y la salida de la red, formula_6"."


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text: La función de coste depende de la tarea (lo que estamos tratando de modelar) y nuestros "a priori" suposiciones implícitas (las propiedades de nuestro modelo, sus parámetros y las variables observadas).


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text: Como un ejemplo trivial, considere el modelo formula_39 donde formula_40 es una constante y el costo formula_41. Minimizar este coste nos dará un valor de formula_40 que es igual a la media de los datos. La función de coste puede ser mucho más complicado. Su forma depende de la aplicación: por ejemplo, en la compresión de que podría estar relacionado con la información mutua entre formula_7 y formula_44, Mientras que en la modelización estadística, que podría estar relacionado con la probabilidad posterior del modelo dados los datos (tenga en cuenta que en estos dos ejemplos esas cantidades se maximizaría en lugar de reducirse al mínimo).


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text: Tareas que caen dentro del paradigma de aprendizaje no supervisado están en generales de estimación de problemas; las aplicaciones incluyen el agrupamiento, la estimación de distribuciones estadísticas, la compresión de datos y el filtrado bayesiano de spam.


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text: En el aprendizaje por refuerzo , los datos formula_7 por lo general no se dan, pero generada por la interacción de un agente con el medio ambiente. En cada punto en el tiempo formula_46, El agente realiza una acción formula_47y el medio ambiente genera una observación formula_48y un costo instantáneo formula_49, De acuerdo con algunas dinámicas (por lo general desconocidos). El objetivo es descubrir una "política" para la selección de las acciones que minimiza una cierta medida de un costo a largo plazo, por ejemplo, el coste acumulativo esperado. La dinámica del medio ambiente y el coste a largo plazo para cada política general son desconocidos, pero pueden ser estimados.


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text: Más formalmente el medio ambiente se modela como un proceso de decisión de Markov (MDP) con los estados formula_50 y acciones formula_51con las siguientes distribuciones de probabilidad: la distribución de costos instantánea formula_52,La distribución de observación formula_53 y la transición formula_54 Mientras que una política se define como la distribución condicional sobre las acciones dadas las observaciones. Tomados en conjunto, los dos entonces definen una cadena de Márkov (MC). El objetivo es descubrir la política (es decir, el MC) que minimice el costo.


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text: RNAs se utilizan con frecuencia en el aprendizaje de refuerzo como parte del algoritmo general. La programación dinámica se ha unido a las RNA (dando la programación neurodinámica) por Bertsekas y Tsitsiklis y se aplicó problemas no lineales a la multi-dimensionales, tales como los implicados en enrutamiento de vehículos , gestión de los recursos naturales o la medicina debido a la capacidad de RNAs para mitigar las pérdidas de precisión incluso cuando la reducción de la densidad de la red de discretización para aproximar numéricamente la solución de los problemas de control originales.


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text: Tareas que caen dentro del paradigma de aprendizaje por refuerzo son problemas de control, juegos y otras secuenciales tareas.


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text: Finalmente también se pueden clasificar las RNAs según sean capaces de procesar información de distinto tipo en:


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text: El entrenamiento de un modelo de red neuronal en esencia significa seleccionar un modelo de la serie de modelos permitidos (o, en un bayesiano marco, la determinación de una distribución en el conjunto de modelos permitidos) que minimiza el criterio de costo. Hay numerosos algoritmos disponibles para la formación de los modelos de redes neuronales; la mayoría de ellos puede ser vista como una aplicación directa de la teoría de optimización y la estimación estadística.


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text: La mayoría de los algoritmos utilizados en las redes neuronales artificiales de formación emplean alguna forma de descenso de gradiente, utilizando propagación hacia atrás para calcular los gradientes reales. Esto se hace simplemente tomando la derivada de la función de coste con respecto a los parámetros de la red y a continuación, cambiando los parámetros en una dirección relacionada al gradiente. Los algoritmos de entrenamiento de propagación hacia atrás generalmente se clasifican en tres categorías:


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text: Descenso del gradiente (con tasa variable de aprendizaje y momentum, retropropagación elástica (Rprop));


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text: Métodos evolutivos, de programación de la expresión génica, de recocido simulado, de esperanza-maximización, los métodos no paramétricos y la optimización por enjambre de partículas son algunos otros métodos para la formación de redes neuronales.


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text: Este es un método de aprendizaje específicamente desegnado para redes neuronales controladores de articulación (CMAC por sus siglas en inglés) de modelo cerebelosa. En 2004, un algoritmo recursivo de mínimos cuadrados estaba introducido para formar en línea redes neuronales CMAC.


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text: Tal vez la mayor ventaja de las RNA es su capacidad de ser utilizado como un mecanismo de función de aproximación arbitraria que "aprende" a partir de datos observados. Sin embargo, su uso no es tan sencillo, y una relativamente buena comprensión de la teoría subyacente es esencial.


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text: Con la aplicación correcta, las RNA pueden ser utilizadas de forma natural en el aprendizaje online y aplicaciones de grandes conjuntos de datos. Su aplicación sencilla y la existencia de dependencias en su mayoría locales expuestos en la estructura permiten implementaciones rápidas y paralelas en el hardware.


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text: RNA las hacen bastante apropiadas para aplicaciones en las que no se dispone a priori de un modelo identificable que pueda ser programado, pero se dispone de un conjunto básico de ejemplos de entrada (previamente clasificados o no). Asimismo, son altamente robustas tanto al ruido como a la disfunción de elementos concretos y son fácilmente paralelizables.


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text: Esto incluye problemas de clasificación y reconocimiento de patrones de voz, imágenes, señales, etc. Asimismo se han utilizado para encontrar patrones de fraude económico, hacer predicciones en el mercado financiero, hacer predicciones de tiempo atmosférico, etc.


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text: También se pueden utilizar cuando no existen modelos matemáticos precisos o algoritmos con complejidad razonable, por ejemplo la red de Kohonen ha sido aplicada con un éxito más que razonable al clásico problema del viajante (un problema para el que no se conoce solución algorítmica de complejidad polinómica).


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text: Otro tipo especial de redes neuronales artificiales se ha aplicado en conjunción con los algoritmos genéticos (AG) para crear controladores para robots. La disciplina que trata la evolución de redes neuronales mediante algoritmos genéticos se denomina Robótica Evolutiva. En este tipo de aplicación el genoma del AG lo constituyen los parámetros de la red (topología, algoritmo de aprendizaje, funciones de activación, etc.) y la adecuación de la red viene dada por la adecuación del comportamiento exhibido por el robot controlado (normalmente una simulación de dicho comportamiento).


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text: Las tareas se aplican a las redes neuronales artificiales tienden a caer dentro de las siguientes categorías generales: Las áreas de aplicación incluyen la identificación de sistemas y el control (control del vehículo, predicción de trayectorias, el control de procesos, manejo de recursos naturales), la química cuántica, juegos y la toma de decisiones (backgammon, ajedrez, póquer ), el reconocimiento de patrones (sistemas radar, reconocimiento facial, clasificación de señales, reconocimiento de objetos y más), de reconocimiento de secuencia (gesto, voz, reconocimiento de texto escrito a mano), diagnóstico médico , aplicaciones económico-financieras (por ejemplo, sistemas automatizados para el comercio en varios sectores de actividad), minería de datos (o descubrimiento de conocimiento en bases de datos, "KDD"), la visualización, traducción automática, diferenciando entre informes deseados y no deseados en redes sociales, prevención de spam (correo basura) de correo electrónico.


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text: Las redes neuronales artificiales se han utilizado también para el diagnóstico de varios tipos de cáncer. Un sistema de detección de cáncer de pulmón híbrido basado ANN llamado HLND mejora la precisión del diagnóstico y la velocidad de la radiología cáncer de pulmón. Estas redes también se han utilizado para diagnosticar el cáncer de próstata. Los diagnósticos se pueden utilizar para hacer modelos específicos tomados de un gran grupo de pacientes en comparación con la información de un paciente dado. Los modelos no dependen de suposiciones acerca de las correlaciones de diferentes variables. El cáncer color rectal también se ha previsto el uso de las redes neuronales. Las redes neuronales podrían predecir el resultado de un paciente con cáncer color rectal con más precisión que los métodos clínicos actuales. Después del entrenamiento, las redes podrían predecir múltiples resultados de los pacientes de instituciones relacionadas.


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text: La Neurociencia Teórica y computacional son el ámbito en que se trata del análisis teórico y el modelado computacional de sistemas neuronales biológicos. Dado que los sistemas neurales están íntimamente relacionados con los procesos cognitivos y de comportamiento, el campo está muy relacionada con el modelado cognitivo y conductual.


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text: El objetivo del campo es la creación de modelos de sistemas neuronales biológicas con el fin de comprender cómo funcionan los sistemas biológicos. Para ganar este entendimiento, los neurólogos se esfuerzan por hacer un vínculo entre los procesos biológicos observados (datos), biológicamente plausibles mecanismos para el procesamiento neuronal y aprendizaje ( redes neuronales biológicas modelos) y la teoría (la teoría del aprendizaje estadístico y la teoría de la información ).


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text: Tipos de modelos


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text: Muchos modelos se utilizan en el campo, que se define en diferentes niveles de abstracción y el modelado de diferentes aspectos de los sistemas neurales. Se extienden desde modelos del comportamiento a corto plazo de las neuronas individuales, tras los modelos del surgimiento de la dinámica de los circuitos neuronales de la interacción entre las neuronas individuales hasta, finalmente, los modelos del surgimiento del comportamiento de los módulos neuronales abstractos que representan subsistemas completas. Estos incluyen modelos de plasticidad de largo y corto plazo, y de los sistemas neuronales y sus relaciones con el aprendizaje y la memoria de la neurona individual a nivel del sistema.


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text: Las redes con memoria


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text: La integración de los componentes de memoria externa con redes neuronales artificiales tiene una larga historia que se remonta a las primeras investigaciones en las representaciones distribuidas y mapas de auto-organización . Por ejemplo, en memoria distribuida dispersa los patrones codificados por las redes neuronales se utilizan como direcciones de memoria para la memoria de contenido direccionable, con "neuronas" que sirven esencialmente como dirección codificadores y decodificadores .


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text: Más recientemente aprendizaje profundo ha demostrado ser útil enhashing semántica , donde un profundo modelo gráfico de los vectores de palabra de recuento de se obtiene a partir de un gran conjunto de documentos. Los documentos se asignan a las direcciones de memoria de tal manera que los documentos semánticamente similares se encuentran en direcciones cercanas. Documentos similares a un documento de consulta a continuación, se pueden encontrar simplemente accediendo a todas las direcciones que difieren por solo unos pocos bits de la dirección del documento de consulta.


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text: Redes de memoria es otra extensión de las redes neuronales que incorporan la memoria a largo plazo que fue desarrollado por Facebook investigación. La memoria a largo plazo puede ser leído y escrito para, con el objetivo de utilizarlo para la predicción. Estos modelos se han aplicado en el contexto de la búsqueda de respuestas (QA), donde la memoria a largo plazo que de hecho actúa como un (dinámico) base de conocimientos, y la salida es una respuesta textual.


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text: Máquinas de Turing neuronales desarrollados por Google DeepMind permiten ampliar las capacidades de las redes neuronales profundas mediante el acoplamiento a los recursos de memoria externos, que pueden interactuar con los procesos atencionales. El sistema combinado es análogo a una máquina de Turing pero es diferenciable de extremo a extremo, lo que le permite ser entrenado de manera eficiente con descenso del gradiente. Los resultados preliminares demuestran que las máquinas de Turing neuronales puede deducir algoritmos simples, tales como copiar, clasificar, y recuerdo asociativo a partir de ejemplos de entrada y salida.


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text: Computadoras neuronales diferenciables (DNC) son una extensión de las máquinas de Turing neuronal, también de DeepMind. Se han realizado fuera de las máquinas de Turing neuronales, la memoria de largo a corto plazo los sistemas y redes de la memoria en las tareas de procesamiento de secuencia.


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text: Software de red neuronal


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text: Software de la red neuronal se utiliza para simular, investigación , desarrollo y aplicación de redes neuronales artificiales, redes neuronales biológicas y, en algunos casos, una gama más amplia de sistemas adaptativos.


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text: Tipos de redes neuronales artificiales


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text: Tipos de redes neuronales artificiales varían de aquellos con sólo una o dos capas de lógica única dirección, para muchos bucles complejos multi-direccionales de entrada de realimentación y capas. En general, estos sistemas utilizan algoritmos en su programación para determinar el control y la organización de sus funciones. La mayoría de los sistemas utilizan "pesos" para cambiar los parámetros del rendimiento y las diferentes conexiones con las neuronas. Las redes neuronales artificiales pueden ser autónomas y aprender mediante el aporte de "maestros" externos o incluso auto-enseñanza de las reglas escritas de entrada. Redes neuronales estilo Cubo Neural primera por primera vez por Gianna Giavelli proporcionan un espacio dinámico en el que las redes se recombinan dinámicamente información y enlaces a través de miles de millones de nodos independientes que utilizan la adaptación neuronal darwinismo , una técnica desarrollada por Gerald Edelman , que permite sistemas más modeladas biológicamente.


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text: El perceptrón multicapa es un aproximado de la función universal, como lo demuestra el teorema de aproximación universal . Sin embargo, la prueba no es constructivo sobre el número de neuronas es necesario, la topología de red, la configuración de los pesos y los parámetros de aprendizaje.


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text: El trabajo de Hava Siegelmann y Eduardo D. Sontag ha proporcionado una prueba de que una arquitectura específica recurrente con los pesos valorados racionales (en oposición a la precisión total número real -valued pesos) tiene toda la potencia de una máquina universal de Turing utilizando un número finito de las neuronas y las conexiones lineales estándar. Además, se ha demostrado que el uso de valores irracionales para resultados pesos en una máquina con super-Turing poder.


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text: Capacidad


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text: Los modelos de redes neuronales artificiales tienen una propiedad denominada "capacidad", que corresponde aproximadamente a su capacidad para modelar cualquier función dada. Se relaciona con la cantidad de información que puede ser almacenada en la red y a la noción de complejidad.


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text: Convergencia


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text: Nada se puede decir en general sobre la convergencia ya que depende de una serie de factores. En primer lugar, pueden existir muchos mínimos locales. Esto depende de la función de coste y el modelo. En segundo lugar, el método de optimización utilizado no puede ser garantizado a converger cuando lejos de un mínimo local. En tercer lugar, para una cantidad muy grande de datos o parámetros, algunos métodos se vuelven poco práctico. En general, se ha encontrado que las garantías teóricas sobre la convergencia son una guía fiable para la aplicación práctica.


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text: Generalización y estadísticas


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text: En aplicaciones donde el objetivo es crear un sistema que generaliza bien en los ejemplos que no se ven, ha surgido el problema de la formación excesiva. Esto surge en los sistemas complicados o sobre especificadas cuando la capacidad de la red supera significativamente los parámetros libres necesarios. Hay dos escuelas de pensamiento para evitar este problema: La primera es utilizar la validación cruzada técnicas similares y para comprobar la presencia de un exceso de entrenamiento y de manera óptima seleccione hiper- tales que se minimice el error de generalización. La segunda es utilizar algún tipo de "regularización" . Este es un concepto que surge de manera natural en un marco probabilístico (Bayesiano), donde la regularización puede realizarse mediante la selección de una probabilidad a priori más grande sobre los modelos más simples; sino también en la teoría estadística de aprendizaje, donde el objetivo es reducir al mínimo más de dos cantidades: el "riesgo empírico" y el "riesgo estructural ', que corresponde aproximadamente al error sobre el conjunto de entrenamiento y el error de predicción en los datos que no se ven debido a sobreajuste. Redes neuronales supervisadas que utilicen un error cuadrático medio (MSE) función de coste se pueden utilizar métodos estadísticos formales para determinar la confianza del modelo entrenado. El MSE en un conjunto de validación se puede utilizar como una estimación de la varianza. Este valor puede ser utilizado para calcular el intervalo de confianza de la salida de la red, suponiendo una distribución normal . Un análisis de confianza realizado de esta manera es estadísticamente válida siempre que la salida de distribución de probabilidad sigue siendo el mismo y la red no es modificada.


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text: Mediante la asignación de una función de activación softmax , una generalización de la función logística , en la capa de salida de la red neuronal (o un componente softmax en una red neuronal basada en componentes) para las variables categóricas de destino, las salidas se pueden interpretar como las probabilidades. Esto es muy útil en la clasificación, ya que da una medida de la seguridad en las clasificaciones.


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text: La función de activación softmax es: formula_55


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text: Una crítica común de las redes neuronales, en particular en la robótica, es que requieren una gran diversidad de entrenamiento para el funcionamiento del mundo real. Esto no es sorprendente, ya que cualquier máquina de aprendizaje necesita suficientes ejemplos representativos con el fin de capturar la estructura subyacente que le permite generalizar a nuevos casos. Dean A. Powerless, en su investigación presentada en el documento "Formación basada en el conocimiento de redes neuronales artificiales para la conducción autónoma del robot", utiliza una red neuronal para entrenar a un vehículo robótico para conducir en múltiples tipos de carreteras (de un solo carril, varios carriles, suciedad, etc.). Una gran cantidad de su investigación está dedicada a (1) la extrapolación de múltiples escenarios de entrenamiento a partir de una sola experiencia de formación, y (2) la preservación de la diversidad de entrenamiento pasado para que el sistema no se convierta en sobre entrenamiento (si, por ejemplo, se presenta con una serie de giros a la derecha - no debe aprender a girar siempre a la derecha). Estos problemas son comunes en las redes neuronales que debe decidir de entre una amplia variedad de respuestas, pero se pueden tratar de varias maneras, por ejemplo por revolver al azar los ejemplos de entrenamiento, mediante el uso de un algoritmo de optimización numérica que no toma demasiado grandes pasos cuando el cambio de las conexiones de red siguiendo un ejemplo, o mediante la agrupación de ejemplos en los llamados mini-lotes.


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text: AK Dewdney , un científico matemático e informática de la Universidad de Ontario Occidental y ex "Scientific American" columnista, escribió en 1997, "A pesar de que las redes neurales hacen resolver algunos problemas de juguete, su poder de computación son tan limitados que me sorprende que nadie los toma en serio como una herramienta general de resolución de problemas ". No existe una red neuronal nunca se ha demostrado que resuelve los problemas computacionalmente difíciles, tales como la N-Queens problema, el problema del viajante de comercio , o el problema de factorizar enteros grandes.


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text: Aparte de su utilidad, una objeción fundamental a las redes neuronales artificiales es que no logran reflejar cómo funcionan las neuronas reales. Propagación hacia atrás está en el corazón de las redes neuronales artificiales y la mayoría no sólo no hay evidencia de ningún mecanismo de este tipo de redes neuronales naturales, parece contradecir el principio fundamental de las neuronas reales que la información sólo puede fluir hacia adelante a lo largo del axón. Como la información está codificada por las neuronas reales aún no se conoce. Lo que se sabe es que las neuronas sensoriales disparan potenciales de acción con mayor frecuencia con la activación del sensor y las células musculares tiran más fuertemente cuando sus neuronas motoras asociadas reciben los potenciales de acción con más frecuencia. Aparte del caso más simple de solo transmisión de información de una neurona a un sensor de la neurona motora casi nada se conoce de los principios generales subyacentes de cómo se maneja la información por las redes neuronales reales.


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text: El propósito de las redes neuronales artificiales no es necesariamente replicar la función neural real sino inspirarse en redes neuronales naturales como acercamiento a una computación, inherentemente paralela, que proporcione soluciones a problemas que hasta ahora han sido intratables. Por tanto, una afirmación central de las redes neuronales artificiales es que encarna algún principio general nuevo y potente para el procesamiento de la información. Por desgracia, estos principios generales están mal definidos y que a menudo se afirma que son "emergentes" de la red neuronal en sí. Esto permite la asociación estadística sencilla (la función básica de las redes neuronales artificiales), que se describe como "el aprendizaje" o "el reconocimiento". Como resultado, las redes neuronales artificiales tienen, según Dewdney, un "algo para nada la calidad, que imparte un aura peculiar de la pereza y una clara falta de curiosidad acerca de lo bien que estos sistemas de computación son Ninguna mano humana (o la mente) interviene; soluciones. Se encuentran como por arte de magia, y nadie, al parecer, ha aprendido nada”.


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text: Los problemas de hardware


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text: Para implementar software de redes neuronales grandes y eficaces deben emplearse considerables recursos de procesamiento y almacenamiento. Mientras que el cerebro ha adaptado su hardware a la tarea de procesamiento de señales a través de un Grafo de las neuronas, simular incluso una forma simplificada en la arquitectura von Neumann puede obligar a un diseñador de la red neural a utilizar muchos millones de filas de bases de datos para sus conexiones, lo que puede consumir grandes cantidades de espacio de memoria RAM y disco duro. Además, el diseñador de sistemas de redes neurales a menudo necesitará utilizar para simular la transmisión de señales a través de muchas de estas conexiones y sus neuronas asociadas una increíble cantidad de potencia de procesamiento y tiempo de CPU.


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text: Jürgen Schmidhuber toma nota de que el resurgimiento de las redes neuronales en el siglo XXI, y su éxito renovado en tareas de reconocimiento de imagen es atribuible en gran medida a los avances en el hardware: de 1991 a 2015, el poder de computación, especialmente en lo entregado por GPGPUs (en las GPU ), ha aumentado alrededor de un millón de veces, por lo que el algoritmo de retropropagación estándar viable para las redes de formación que son varias capas más profundas que antes (pero añade que esto no resuelve los problemas algorítmicos tales como el problema del desvanecimiento de gradientes "de una manera fundamental"). El uso de la GPU en lugar de CPUs ordinarios puede traer los tiempos de entrenamiento para algunas redes por debajo de los meses a meros días.


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text: Potencia de cálculo sigue creciendo más o menos de acuerdo con la Ley de Moore , que puede proporcionar recursos suficientes para llevar a cabo nuevas tareas. Ingeniería neuromorphic aborda la dificultad de hardware directamente, mediante la construcción de chips de no-von Neumann con circuitos diseñados para implementar redes neuronales desde el principio. Google también ha diseñado un chip optimizado para el procesamiento de red neural llamado Unidad de Procesamiento Tensor o TPU.


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text: Contraejemplos prácticas a las críticas


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text: Argumentos en contra de la posición de Dewdney son que las redes neuronales se han utilizado con éxito para resolver muchas tareas complejas y diversas, que van desde aviones que vuelan de forma autónoma para la detección de fraude de tarjetas de crédito.


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text: Escritor de tecnología Roger Bridgman ha comentado las declaraciones de DEWDNEY sobre redes neuronales:


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text: Las redes neuronales, por ejemplo, están en el muelle no sólo porque han sido promocionado al alto cielo, (lo que tiene, no?), sino también porque se puede crear una red de éxito sin la comprensión de cómo funcionaba: el montón de números que captura su comportamiento sería con toda probabilidad "una, mesa ilegible opaca... sin valor como recurso científico".


title: Red neuronal artificial

text: A pesar de su enfática declaración de que la ciencia no es la tecnología, parece Dewdney aquí para ridiculizar a las redes neuronales como mala ciencia cuando la mayoría de los ideando ellos están tratando de ser buenos ingenieros. Una tabla puede leer que una máquina útil podía leer todavía sería bien vale la pena tener.


title: Red neuronal artificial

text: Si bien es cierto que el análisis de lo que se ha aprendido por una red neuronal artificial es difícil, es mucho más fácil de hacerlo que analizar lo que se ha aprendido por una red neuronal biológica. Por otra parte, los investigadores involucrados en la exploración de algoritmos de aprendizaje para redes neuronales están descubriendo gradualmente principios genéricos que permiten que una máquina de aprendizaje tenga éxito. Por ejemplo, Bengio y LeCun (2007) escribió un artículo sobre el aprendizaje locales vs. No locales, así como poco profundas frente a la arquitectura de profundidad.


title: Red neuronal artificial

text: Enfoques híbridos


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text: Algunas otras críticas que provienen de los defensores de los modelos híbridos (combinación de redes neuronales y enfoques simbólicos), que creen que el intermix de estos dos enfoques puede capturar mejor los mecanismos de la mente humana.


title: Red neuronal artificial

text: Conclusión


title: Red neuronal artificial

text: Aunque en algunas facultades de informática se sigue instruyendo en redes neuronales artificiales, éstas no disponen de un rigor científico claro, y están consideradas como una pseudociencia por la mayoría de científicos e ingenieros.Un bot es un programa que simula a un jugador humano. El Neuralbot es un bot para el juego Quake II que utiliza una red neuronal artificial para decidir su comportamiento y un algoritmo genético para el aprendizaje. Es muy fácil probarlo para ver su evolución. Más información aquí


title: Red neuronal artificial

text: Es un programa que combina diversas técnicas computacionales con el objetivo de clasificar familias de proteínas. Un posible método consiste en utilizar métricas adaptativas como por ejemplo: mapas autoorganizados y algoritmos genéticos.


title: Red neuronal artificial

text: El problema de clasificación no sesgada basada en la expresión de las proteínas en Aminoácidos puede reducirse, conceptualmente, a lo siguiente:


title: Red neuronal artificial

text: Las RNA han sido aplicadas a un número en aumento de problemas en la vida real y de considerable complejidad, donde su mayor ventaja es en la solución de problemas que son bastante complejos para la tecnología actual, tratándose de problemas que no tienen una solución algorítmica o cuya solución algorítmica es demasiado compleja para ser encontrada.


title: Red neuronal artificial

text: En general, debido a que son parecidas a las del cerebro humano, las RNA son bien nombradas ya que son buenas para resolver problemas que el humano puede resolver pero las computadoras no. Estos problemas incluyen el reconocimiento de patrones y la predicción del tiempo. De cualquier forma, el humano tiene capacidad para el reconocimiento de patrones, pero la capacidad de las redes neuronales no se ve afectada por la fatiga, condiciones de trabajo, estado emocional, y compensaciones.


title: Red neuronal artificial

text: Se conocen cinco aplicaciones tecnológicas extendidas:


title: Red neuronal artificial

text: Existen muchas herramientas de software que implementan redes neuronales artificiales, tanto libres como comerciales como, por ejemplo:


title: Carburo

text: Los carburos son compuestos que se forman a partir de la unión entre el carbono y un elemento E (generalmente más electropositivo que el carbono) para dar sustancias del tipo EC.


title: Carburo

text: La síntesis de los carburos se realiza generalmente a partir de carbono elemental con el elemento, su óxido o su carbonato a elevadas temperaturas en una reacción en sólido. Así el carburo de calcio (el carburo más conocido) se puede obtener a partir de carbonato de calcio (que es inestable a altas temperaturas y se transforma en cal viva perdiendo una molécula de dióxido de carbono) u óxido de calcio y coque a temperaturas de entre 2000 y 2500 °C. Los carburos iónicos tienen un carácter fuerte de sal y se forman sobre todo a partir de los elementos de los grupos 1 y 2 de la tabla periódica. Todos estos elementos son muy electropositivos y el carbono tiene por lo tanto una carga negativa.


title: Carburo

text: Unos ejemplos típicos son el carburo de litio (LiC), el carburo de berilio (BeC), el carburo de magnesio (MgC), el ya mencionado carburo de calcio (CaC), el carburo de aluminio (AlC) y el carburo de hierro (FeC) conocido como cementita.


title: Carburo

text: Estos según la especie aniónica presente en el sólido, pueden ser diferenciados en metanidos (derivados del metano con formalmente el ion C como el LiC o el AlC), los acetiluros (derivados del acetileno como el CaC) y los alenuros con el ion C = C=C=C. En contacto con agua estos carburos dan el óxido o el hidróxido del elemento y el hidrocarburo (metano, acetileno o propadieno) correspondiente. Así en el laboratorio son fuentes fáciles de manejar para estos gases que de otra manera necesitarían una bombona a presión.


title: Carburo

text: Los carburos covalentes se forman entre el carbono y elementos con aproximadamente la misma electronegatividad. Los ejemplos más importantes de este grupo son el carburo de silicio o carborundo (SiC) con estructura de diamante y una dureza en la escala de Mohs de entre 9 y 9,5 y el carburo de boro (BC).


title: Carburo

text: Estas sustancias suelen ser muy duras debidas a los enlaces covalentes formados en las tres dimensiones. Se utilizan por ejemplo como materiales abrasivos o como recubrimientos en piezas que tienen que resistir abrasiones mecánicas. El carburo de silicio se utiliza también como soporte para catalizadores debido a su alta resistencia y buena conductividad térmica.


title: Carburo

text: Estos carburos se forman con metales de transición como el wolframio o el titanio. A menudo no tienen una estequiometría definida. Esto se debe a que el carbono ocupa posiciones libres tetraédricas en la estructura del metal. Las sustancias formadas se caracterizan por su elevada resistencia mecánica y térmica (puntos de fusión típicamente del orden de unos 3000 a 4000 ºC) y se utilizan en la elaboración de utensilios de cerámica y de maquinaria.


title: MIMO

text: MIMO es el acrónimo en inglés de "Multiple-input Multiple-output" (en español, "Múltiple entrada múltiple salida").


title: MIMO

text: Se refiere específicamente a la forma como son manejadas las ondas de transmisión y recepción en antenas para dispositivos inalámbricos como enrutadores. En el formato de transmisión inalámbrica tradicional la señal se ve afectada por reflexiones, lo que ocasiona degradación o corrupción de la misma y por lo tanto pérdida de datos.


title: MIMO

text: MIMO aprovecha fenómenos físicos como la propagación multicamino para incrementar la tasa de transmisión y reducir la tasa de error. En breves palabras MIMO aumenta la eficiencia espectral de un sistema de comunicación inalámbrica por medio de la utilización del dominio espacial.


title: MIMO

text: Durante los últimos años la tecnología MIMO ha sido aclamada en las comunicaciones inalámbricas ya que aumenta significativamente la tasa de transferencia de información utilizando diferentes canales en la transmisión de datos o la multiplexación espacial por tener las antenas físicamente separadas.


title: MIMO

text: El estándar en desarrollo IEEE 802.11n utilizará esta tecnología para lograr velocidades hipotéticas de hasta 600 Mbit/s, esto es 10 veces más que el límite teórico del 802.11g, el protocolo de red inalámbrico más utilizado desde inicios del siglo XXI.


title: MIMO

text: Además de esto está prevista su utilización en los llamados terminales de 4G, los cuales han sido ya probados experimentalmente con éxito logrando tasas de transferencia de hasta 100 Mbit/s a una distancia de 200 m.


title: Edward Maunder

text: Edward Walter Maunder (Londres, 12 de abril de 1851 - 21 de marzo de 1928) fue un astrónomo inglés que estudió las manchas solares y el ciclo magnético solar que le llevaron a identificar un período sin manchas entre 1645 a 1715 conocido ahora como el Mínimo de Maunder. Su esposa, Annie Maunder (1867-1948), también fue una conocida astrónoma.


title: Edward Maunder

text: Después de trabajar en el Real Observatorio de Greenwich se graduó en el King's College de Londres antes de emplearse en un banco de Londres. En 1873 volvió al Observatorio Real, como ayudante de espectroscopista. Su trabajo le involucró en fotografiar y medir las manchas solares y observó que las latitudes a que las manchas solares ocurren varían de una manera regular en el transcurso del ciclo de 11 años. Después de 1891, le ayudó en su trabajo su segunda esposa, Annie Scott Dill Maunder (nacida Russell), una matemática educada en la Universidad de Cambridge.  Después de estudiar el trabajo de Gustav Spörer, quién había identificado un período de 1400 a 1510 cuando las manchas solares habían sido escasas ("Mínimo de Spörer"), examinó los viejos archivos del observatorio para determinar si había otros de tales períodos. Estos estudios lo llevaron en 1893 a anunciar el periodo que ahora llamamos Mínimo de Maunder. Observó Marte y era un escéptico de los canales marcianos. Dirigió experimentos visuales que lo llevaron a concluir, correctamente, que los canales eran una ilusión óptica.


title: Edward Maunder

text: Parte del trabajo de Maunder en Real Observatorio de Greenwich involucró fotografiar y medir manchas solares. Durante esta labor, observó que las latitudes del sol en las que aparecen las manchas solares varían de forma regular en un ciclo anual de 11 años. Después de 1891, fue ayudado en su trabajo por su esposa Annie Maunder. En 1904 publicó sus resultados, con la forma peculiar forma del diagrama en forma de "alas de mariposa".


title: Edward Maunder

text: Después de estudiar el trabajo de Gustav Spörer, que había examinado documentos antiguos de los archivos de diversos observatorios buscando cambios de la latitud heliográfica de las manchas solares, Maunder presentó un artículo sobre las conclusiones de Spörer ante la Real Ssociedad Astronómica en 1890 y analizó los resultados para demostrar la presencia de un prolongado mínimo de manchas solares en los siglos XVII y XVIII en un documento publicado en 1894. El período, reconocido inicialmente por Spörer, ahora lleva el nombre mínimo de Maunder.


title: Edward Maunder

text: Para realizar observaciones astronómicas viajó extensamente a lugares como las Antillas, Laponia, la India, Argel o Mauricio. Su última expedición para presenciar un eclipse fue a la península del Labrador, durante el eclipse solar del 30 de agosto de 1905 por invitación del gobierno canadiense.


title: Edward Maunder

text: En 1882, Maunder (y algunos otros astrónomos europeos) observaron lo que él llamó un "haz auroral". Sin embargo, Maunder escribió que el fenómeno se movía rápidamente de horizonte a horizonte, lo que descartaría una nube mesosférica polar o un arco de halo tangente. Además, el arco tangente superior no puede ocurrir durante la noche, cuando se realizó la observación. Puesto que hizo su observación durante un período de actividad auroral muy intensa, asumió que era un fenómeno auroral extraordinario, aunque nunca lo había observado antes ni lo observaría después.


title: Edward Maunder

text: Observó el planeta Marte y era un escéptico de la noción de los canales marcianos. Realizó experimentos visuales utilizando discos circulares marcados que le llevaron a concluir, correctamente, que la visualización de los canales surgió como una ilusión óptica. También estaba convencido de que no puede haber vida "como en nuestro mundo" en Marte, ya que no hay vientos para igualar las temperaturas, y las temperaturas medias son demasiado bajas.


title: Edward Maunder

text: Maunder fue en 1890 uno de los impulsores de la fundación de la "British Astronomical Association". A pesar de haber sido miembro de la Real Sociedad Astronómica desde 1875, su idea era poder disponer de una asociación de astrónomos abierta a todas las personas interesadas en la astronomía, de todas las clases de la sociedad, y especialmente abierta para las mujeres.


title: Edward Maunder

text: Maunder fue el primer editor del Diario de la BAA, un cometido posteriormente asumido por su esposa Annie Maunder. También fue director de la Sección de Marte (1892-1893); de la Sección del Color Estelar (1900-1901); presidente (1894-1896); y finalmente director de la Sección Solar (1910-1925). Su hermano mayor, Thomas Frid Maunder (1841-1935), fue cofundador y secretario de la Asociación durante 38 años.


title: Umhlanga

text: Umhlanga es una danza tradicional donde hasta sesenta mil solteras vírgenes suazis se congregan para bailar en frente del rey de Suazilandia. Las jóvenes tienen edades entre cuatro y veinticinco años, llevan puestos collares, faldas cortas y largas borlas que denotan su disponibilidad para casarse, y la mayoría van desnudas de la cintura para arriba. Las doncellas deben ser vírgenes.


title: Umhlanga

text: El rey puede elegir una doncella para ser su prometida. En la ceremonia celebrada el 6 de septiembre de 2004 eligió a una joven participante en el "Umhlanga" de dieciséis años y finalista en un concurso de "Miss Suazilandia" como prometida.


title: Umhlanga

text: El Rey Goodwill Zwelethini kaBhekuzulu, cuyas tradiciones zulúes no son muy distintas de las de Suazilandia, volvió a instaurar la tradición del Umhlanga en la vecina provincia sudafricana de KwaZulu-Natal, celebradas anualmente en el Palacio Enyokeni en Nongoma. Las mujeres deben pasar un test de virginidad para asistir. El Rey aprovecha esta ocasión para dar discursos de interés general para la población, recientemente relacionados con el sida.


title: Umhlanga

text: Umhlanga o Umhlanga Rocks es una ciudad costera que actualmente forma parte del Municipio Metropolitano de eThekwini.


title: Uretano

text: Los uretanos, también conocidos como amidésteres, son una clase de compuestos que tienen en común el grupo carbamidato R–NH–C(=O)–O–R' y son, por lo tanto, formalmente derivados del ácido carbámico. Se forman fácilmente en la reacción del isocianato (R–N=C=O) correspondiente con el alcohol R'OH. Utilizando cianatos y alcoholes bi- o polifuncionales se obtienen los poliuretanos.


title: Uretano

text: A menudo el término "uretano" no hace referencia a toda la clase de compuestos sino en concreto al etiluretano HC–CH–O–C(=O)–NH, un compuesto que aparece naturalmente en algunos alimentos como el pan, bebidas fermentadas y otros licores destilados. En 2003 se estableció en Suiza un límite de concentración de etiluretano de 1 mg/L para estas bebidas.


title: Uretano

text: El uretano se obtienen por reacción de amoníaco con carbonato de etilo o calentando nitrato de urea con etanol.


title: Uretano

text: Hasta los años setenta se utilizaba como fármaco en el tratamiento de leucemias y varices. También se utiliza para la fabricación de poliuretano. Además el Uretano se utiliza en la creación de las ruedas de los monopatines. El uretano es tóxico al inhalar, ingerir o en contacto con la piel. Daña los órganos que fabrican la sangre, el hígado y el sistema nervioso central. Una exposición crónica puede provocar cáncer.


title: Zigurat

text: Un zigurat o zi-gu-rat (zg`-rt, en femenino en el original acadio) es un templo de la antigua Mesopotamia que tiene la forma de pirámide. El diseño de un zigurat parte de una simple base con un templo en lo alto. La base podía ser de forma rectangular, ovalada o cuadrada. El núcleo del zigurat –la parte no expuesta a la intemperie– estaba construido de ladrillos secados al sol (adobe), mientras que la parte exterior estaba revestida de ladrillos cocidos, los cuales podían además estar vitrificados en diferentes colores; el acceso se realizaba mediante escaleras situadas en los lados del zigurat o que ascendían en espiral hasta la cima. Uno de los mejores conservados es el de Choga Zanbil en el actual Irán, en el territorio entre Irak e Irán. El zigurat más antiguo que se conserva es el Tappeh Sialk en Kashan, datado en el III milenio a. C.


title: Zigurat

text: Un ejemplo de un zigurat sencillo es el "Templo blanco de Uruk", en la antigua Sumeria. El zigurat en sí solo es la base sobre la que se levanta el "templo blanco". El propósito es acercar el templo al cielo, al cual se accede desde el nivel del suelo por unas escaleras.


title: Zigurat

text: Un ejemplo de un gran y complejo zigurat es el Etemenanki, templo dedicado a Marduk en Babilonia, Mesopotamia. No ha quedado gran cosa de esta gran estructura, ni siquiera al nivel del suelo, pero las prospecciones arqueológicas y las noticias históricas que de él se tienen hablan de un zigurat de siete niveles pintados de diferentes colores, coronado con un templo de bellas proporciones. El templo parece haber estado pintado de color índigo, al igual que el último nivel. Se sabe que había tres escaleras que llevaban al templo, dos de las cuales (las laterales) solo ascendían hasta la mitad de la altura del zigurat. También era donde le rezaban a los dioses de Mesopotamia.


title: Zigurat

text: Etemenanki, el nombre de la estructura, es una palabra sumeria que significa "la fundación del cielo y la Tierra". Probablemente construida por Hammurabi, en su base se han encontrado restos de anteriores zigurats y otras estructuras. La última fase de construcción consiste en un revestimiento de 15 m de ladrillo construido por el rey Nabucodonosor II.


title: Zigurat

text: El Pr. Montero  Fenollós ha destacado las enormes dificultades de conocer con mayor grado de certeza la historia del zigurat de Babilonia. No se sabe con exactitud en qué momento se construyó el templo, pero es probable que existiese ya en el reinado de Hammurabi (1792-1750 a.C.), pues un poema titulado “Enuma Elish” que fue escrito durante el reinado anterior o un poco después menciona el templo dedicado a Marduk y se intuye la existencia de Etemenanki.


title: Zigurat

text: Los zigurats fueron un tipo de templo común para los sumerios, babilonios y asirios.


title: Zigurat

text: Los zigurats no eran el lugar en que se realizaban actos públicos o ceremonias, sino que se les consideraba la morada de los dioses. Gracias al zigurat, la gente podía estar cerca de los dioses. Cada ciudad tenía su propio dios o diosa, de la cual era patrón, gobernador, patesi o lugal. Solo los sacerdotes tenían acceso al interior del zigurat para atender a las necesidades de los dioses, lo cual hacía de ellos un elemento poderoso de la sociedad.


title: Zigurat

text: Se ha sugerido que el zigurat era una representación simbólica del primitivo terraplén del cual se creó el universo o como un puente entre el cielo y la Tierra. Los sumerios los concibieron como un eje cósmico, un enlace vertical entre el cielo y la tierra, y entre la tierra y el mundo subterráneo, así como un enlace horizontal entre las diferentes tierras. Siete niveles representan los siete cielos o planos de la existencia, los siete planetas y los siete metales, cada uno de ellos asociado a su color correspondiente.


title: Zigurat

text: En total se conocen 32 zigurats; cuatro de ellos están en Irán y el resto principalmente en Irak. El último que se descubrió es el de Sialk, en Irán.


title: Zigurat

text: El diseño de la bíblica Torre de Babel puede estar basada en los zigurats de Babilonia.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Julio Ruiz de Alda Miqueleiz (Estella, 7 de octubre de 1897-Madrid, 23 de agosto de 1936) fue un militar y aviador español, considerado un pionero de la aviación, que alcanzó gran popularidad —junto al comandante Ramón Franco— con el vuelo del Plus Ultra en 1926. En los años de la Segunda República fue cofundador de Falange Española y murió asesinado en la matanza de la Cárcel Modelo de Madrid, al mes de iniciada la guerra civil española.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Hijo de Silvio Ruiz de Alda y Francisca Miqueleiz. Fue el mayor de sus hermanos y nació en la localidad navarra de Estella el 7 de octubre de 1897, en la calle de Zapatería, número 1, en una casa que, con su monumental escalinata, sus rejas labradas y el blasón de su fachada, conserva todavía el carácter de palacio dieciochesco que había sido en su origen. Con quince años ingresó en la Academia preparatoria Militar Iriarte. Tras superar el examen de ingreso en la Academia de Artillería de Segovia, ingresó el 1 de septiembre de 1913, con el número 1 de su promoción.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Se licenció de la Academia de Artillería de Segovia con el rango de teniente. Inicialmente fue destinado al Regimiento de Montaña con base en Vitoria y poco después será destinado al Regimiento Mixto con base en Tetuán, con motivo de la guerra de África. Destinado a Ceuta, fue llamado en marzo de 1922 a Cuatro Vientos para seguir el curso de observador aéreo. A partir de aquel momento se uniría a la naciente Aviación militar española. En septiembre, ascendido a capitán, se traslada a Marruecos como observador en prácticas, terminando el año en la base de Mar Chica. El 27 de enero de 1923 obtiene el título de observador de aeroplano y pasa al aeródromo de Tetuán, de cuyos talleres se hace cargo en junio. Tuvo una destacada actuación durante las campañas militares de Marruecos.


title: Julio Ruiz de Alda

text: En 1925 fue el primer observador que se ofreció a Ramón Franco para acompañarle en su vuelo a Argentina, tras la baja en Aviación del capitán Mariano Barberán. Poco tiempo después logró cruzar el océano Atlántico sur en el hidroavión Plus Ultra, con Ramón Franco, Juan Manuel Durán González y el mecánico Pablo Rada, en un trayecto de más de 10 000 kilómetros entre Palos de la Frontera (Huelva) y Buenos Aires. Por la realización de este trayecto, recibió la Medalla al Mérito Aéreo y fue nombrado gentilhombre de cámara con ejercicio del rey Alfonso XIII y miembro del Consejo Superior de Aviación. El viaje del Plus Ultra dio a Ruiz de Alda un gran fama entre la población.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Se cree que obtuvo el título de piloto por la Escuela aérea de Getafe. Es en este momento cuando crea la Compañía Española de Trabajos Fotogramétricos Aéreos (CETFA), pero este proyecto se ve interrumpido por el nuevo conflicto en el Protectorado de Marruecos.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Fue ascendido a jefe de grupo y nombrado presidente de la sección española de la Federación Aeronáutica Internacional. Asiste como ponente y vicepresidente al congreso internacional de aviadores trasatlánticos, celebrado en Roma, donde recibe de manos de Benito Mussolini la encomienda de San Gregorio el Magno. Intentó una nueva hazaña, cuando empezó a preparar la vuelta al mundo, otra vez junto a Ramón Franco, a bordo de un Dornier 16, pero fracasó en junio de 1928.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Tras la proclamación de la Segunda República, se vio cada vez más atraído por los movimientos de extrema derecha y la ideología fascista. Junto a José Antonio Primo de Rivera y Rafael Sánchez Mazas, fundó el pequeño Movimiento Español Sindicalista (MES), de escasa entidad. Posteriormente, en 1933, Ruiz de Alda fue uno de los fundadores del movimiento fascista Falange Española (FE) junto a Primo de Rivera, Sánchez Mazas y Alfonso García Valdecasas. De hecho, fue uno de los tres oradores —junto a Primo de Rivera y Valdecasas— en el mitin fundacional de Falange el 29 de octubre de 1933 en el Teatro de la Comedia de Madrid.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Mantuvo una firme amistad con el doctor Juan Negrín por mediación de su esposa Amelia, discípula y admiradora del científico y entonces diputado socialista canario. José Antonio Primo de Rivera intentó atraerse políticamente a Negrín por mediación de Ruiz de Alda, pero sus peticiones siempre fueron rechazadas.


title: Julio Ruiz de Alda

text: También estuvo muy relacionado con el teórico fascista Ramiro Ledesma, lo que llevaría a la unión entre Falange y las Juntas de Ofensiva Nacional Sindicalista (JONS). Tras esta unión Ruiz de Alda formó parte del triunvirato que inicialmente lideró el partido. En las elecciones de 1936, fue candidato a Cortes republicanas por la circunscripción de Santander, aunque no obtuvo acta de diputado. De hecho, Ruiz de Alda obtuvo en la provincia santanderina unos resultados electorales puramente simbólicos que no llegaron a los 4000 votos.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Ruiz de Alda fue detenido en su despacho el 14 de marzo de 1936 —en el marco de la operación policial que desmanteló la cúpula de Falange— y con posterioridad quedaría recluido en la Cárcel Modelo de Madrid.


title: Julio Ruiz de Alda

text: El 22 de agosto de 1936 la prisión fue invadida por milicianos anarquistas, que se hicieron con el control de la misma y decidieron la ejecución de varios presos significados. Ruiz de Alda formó parte del grupo de 28-30 personas que fueron seleccionadas por los milicianos y fusiladas en los patios de la cárcel, durante la conocida como matanza de la Cárcel Modelo. Días antes de ser asesinado, Ruiz de Alda había rechazado una oferta de trabajar para la República que le había hecho llegar su esposa, Amelia Azarola —sobrina del almirante Antonio Azarola, quien pocos días antes había sido fusilado por los sublevados en Ferrol—.


title: Julio Ruiz de Alda

text: Durante el franquismo la Escuela Superior de Educación Física Femenina, que funcionó entre 1956 y 1977, recibió su nombre con carácter honorífico. Asimismo, durante el periodo franquista numerosas calles y plazas de diversas ciudades españolas fueron renombradas en su honor.


title: Julio Ruiz de Alda

text: En San Javier (Murcia) hay un instituto de educación secundaria llamado IES Ruiz de Alda en honor a este piloto de aviación. Además, en la misma zona, hay una antigua colonia militar perteneciente a Santiago de la Ribera llamada Colonia Julio Ruiz de Alda, más conocida como Ciudad del Aire.


title: Julio Ruiz de Alda

text: En Santander existe una calle con su nombre en el barrio de Castilla-Hermida, en la que se ubica la Biblioteca Central de Cantabria (calle Ruiz de Alda, 19).


title: Julio Ruiz de Alda

text: En Valdemoro (Madrid) , población del sur de Madrid, existe una calle con su nombre frente al Centro de Salud.


title: Cirrhopetalum

text: Cirrhopetalum es un género con unas 148 especies de orquídeas epífitas simpodiales. Se distribuyen a través de Asia de India y en las islas del Pacífico. Este género está muy próximo a "Bulbophyllum" y sus miembros han estado hasta recientemente considerados como miembros de "Bulbophyllum".


title: Cirrhopetalum

text: Se desarrollan en las selvas húmedas a poca altura en Asia Este de India e islas del Pacífico.


title: Cirrhopetalum

text: Estas son plantas pequeñas con rizoma rastrero. Hechos que distinguen este género de "Bulbophyllum" son:


title: Cirrhopetalum

text: Presentan varias flores pequeñas dispuestas formando un semicirculo cada una con su propia esfera movible que en realidad es la columna engoznada con el labelo, y les salen unos largos pelos, generalmente púrpura, desarrollándose en la parte superior de los sépalos y los pétalos.


title: Cirrhopetalum

text: El género fue descrito por John Lindley y publicado en "The Genera and Species of Orchidaceous Plants" 45, 58. 1830.


title: Cirrhopetalum

text: Cirrhopetalum: nombre genérico que procede del latín "cirrus" = "pestaña, flecos" y del griego "petalon" = "pétalo", con el significado de "pétalos con flecos". Especie tipo: Bulbophyllum longiflorum Thouars 1822.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: Fomento de Construcciones y Contratas, S. A., más conocido como FCC, es un grupo empresarial español, con sede en Barcelona, especializado en servicios ciudadanos, que nace en marzo de 1992, fruto de la fusión de dos empresas: Construcciones y Contratas, fundada en Madrid en 1944, y Fomento de Obras y Construcciones, creada en Barcelona el año 1900, cuyas acciones empezaron a cotizar en bolsa en diciembre de 1900.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: FCC cotiza en el Mercado Continuo Español y durante un tiempo sus títulos formaron parte del IBEX 35.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: En 2020 fue la séptima empresa que emitió más toneladas equivalentes de CO en España.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: FCC es la matriz de uno de los mayores grupos europeos de infraestructura y servicios públicos, tanto por volumen de cifra de negocios, como por rentabilidad. Aunque era inicialmente una empresa de construcción, en 1911 inició su actividad en el campo de los servicios públicos con un contrato de limpieza y mantenimiento de la red de alcantarillado de Barcelona.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: Sus actividades básicas son la gestión de servicios medioambientales, la gestión del ciclo integral del agua, la construcción de grandes infraestructuras y la producción de cemento.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: Tiene una presencia en 35 países de todo el mundo y más del 45% de su facturación proviene de los mercados internacionales, principalmente de Europa y Estados Unidos.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: En octubre de 2013, Bill Gates entró en la compañía como accionista de referencia con un 5,7%, debido al posicionamiento de FCC en sectores ligados a sus visiones de sostenibilidad (Servicios Medioambientales y Agua). Poco después, en diciembre de ese mismo año, el financiero George Soros entró en el accionariado de la compañía con un 3%.


title: Fomento de Construcciones y Contratas

text: En diciembre de 2014, FCC realizó una ampliación de capital por importe de 1000 millones de euros, lo que permitió la incorporación del empresario Carlos Slim como accionista mayoritario.


title: Aegypius monachus

text: El buitre negro (Aegypius monachus) es una especie de ave accipitriforme de la familia Accipitridae, la única de su género y una de las cuatro especies de buitre que se pueden encontrar en Europa, junto con el buitre leonado, el alimoche y el quebrantahuesos. La envergadura media de esta especie es de 250 cm, algo más que la del buitre leonado, aunque se han mencionado casos de individuos que podrían haber llegado a los tres metros. No se conocen subespecies.


title: Aegypius monachus

text: Conviene no confundirlo con el buitre negro americano, miembro de una especie ("Coragyps atratus") y familia ("Cathartidae") distintas.


title: Aegypius monachus

text: Su principal área de distribución es asiática, abarcando toda el área desde Turquía y el Cáucaso hasta Manchuria. En Europa se le puede encontrar en Crimea, Grecia, varias islas mediterráneas (Chipre, Creta, Sicilia, Córcega, Cerdeña y Mallorca) y el suroeste de la península ibérica. En invierno se le puede encontrar también en el valle del Nilo, Palestina, el Punyab indostánico y Corea, llegando muy raramente hasta Japón.


title: Aegypius monachus

text: El plumaje es preferentemente negro, salpicado de marrón oscuro en el dorso. El cuello y parte de la cabeza son negros y desprovistos de plumas, aunque en la cara y coronilla se puede encontrar un poco de plumón negro. El pico destaca por su color gris claro, aunque la punta también es negra. En la base del cuello crecen unas plumas pardas oscuras a modo de gorguera y debajo de ellas otra fila de plumas de color claro que cubren la parte superior del pecho.


title: Aegypius monachus

text: Ambos sexos tienen plumaje idéntico y a simple vista no se logra distinguir a que sexo pertenece hasta el punto de tener que realizar análisis para saber si es macho o hembra. Los individuos más jóvenes tienen el plumaje más oscuro que los adultos. Como casi todos los buitres, el buitre negro también es un planeador que rara vez bate las alas. En el aire recoge la cabeza hacia atrás y mantiene las alas desplegadas, mientras que la cola hace el papel de timón.


title: Aegypius monachus

text: Vive en roquedos y barrancos con abundante vegetación. En la península ibérica prefiere las zonas de bosque mediterráneo, mientras que en Mallorca se le ve con frecuencia en acantilados. Es de carácter más bien solitario y rara vez emigra, algo que hacen más frecuentemente los jóvenes que abandonan el nido.


title: Aegypius monachus

text: Los buitres negros demuestran ser más "escrupulosos" que los buitres leonados a la hora de comer carroña. Cuando se acercan al cadáver de un gran mamífero lo hacen con rapidez para llegar antes que otros buitres. Desgarran la piel y se alimentan casi exclusivamente de materia muscular, evitando las vísceras. En caso de tragar piel o pelos, los expulsan más tarde en forma de egagrópila.


title: Aegypius monachus

text: Los buitres negros complementan su dieta con animales pequeños que capturan al vuelo y llevan a sus nidos, como pueden ser ardillas, lagomorfos, lagartos y tortugas.


title: Aegypius monachus

text: Esta especie es monógama y anida en los árboles. Cada año (aunque a veces pasan alguno sin procrear) la pareja retorna al mismo nido que han usado año tras año, añadiéndole alguna capa más. La hembra pone un solo huevo que la pareja incuba por turnos durante 55 días. A principios de mayo se abre el cascarón y los padres alimentan al polluelo hasta que puede emprender el vuelo. Hasta entonces siempre se encuentra un adulto en el nido, que no abandona si no se le ataca violentamente.


title: Aegypius monachus

text: Esta especie está protegida en varios países, después de que haya sido perseguido durante decenios por los pastores que lo consideraban (erróneamente) un peligro para sus rebaños.


title: Aegypius monachus

text: Posiblemente la mayor causa de mortalidad de la especie sea el veneno. Otras amenazas importantes son la explotación inadecuada de determinadas masas forestales, la eliminación sistemática de carroñas y la gestión inadecuada de los montes.


title: Aegypius monachus

text: La Sociedad Española de Ornitología (SEO/BirdLife) declaró al buitre negro Ave del Año 2010. A través de la iniciativa Ave del Año SEO/BirdLife realiza campañas especiales encaminadas a la conservación de la especie.