Las redes neuronales artificiales son (obviamente) todos los sistemas no naturales que imitan, de una o varias formas, el sistema de procesamiento que es el cerebro biológico de los seres vivos.
Las redes neuronales artificiales se implementan principalmente con computadoras digitales (o equivalentes de hardware como FPGA), pero hace un par de décadas (aproximadamente entre 1990 y 2005) se desarrolló una especie de ANN, llamada “Red neuronal celular” (CNN) (Red neuronal celular – Wikipedia, http: //nonlinear.eecs.berkeley.e…,), que se suponía que debía utilizar como circuitos integrados analógicos de plataforma en lugar de procesadores digitales de algún tipo. Es decir, las ANN no necesariamente tienen que implementarse en una plataforma digital. Sin embargo, creo que hoy la investigación de CNN no es muy activa.
Aunque una Arquitectura Universal para ANN es un objetivo implícito en la investigación de ANN, es decir, un dispositivo para abordar cualquier problema (algo así como el algoritmo de aprendizaje universal), sucedió que, aquí y allá, arquitecturas ANN especializadas en ciertas tareas se desarrollaron con éxito . Uno de estos ejemplos es el NN convolucional, que incluye varias capas que realizan convolución 2D, lo que les permite ser muy efectivos en el reconocimiento de imágenes: los “fuertes” son de aplicación de esas redes.
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Es decir, un NN convolucional es un ANN especializado; y por eso también se clasifica como “artificial”.
