Teoría de la red neuronal de retropropagación

El autor presenta una encuesta sobre la teoría básica de la arquitectura de la red neuronal de retropropagación, cubriendo el diseño arquitectónico, la medición de rendimiento, la capacidad de aproximación de funciones y el aprendizaje. La encuesta incluye material previamente conocido, así como algunos resultados nuevos, a saber, una formulación de la arquitectura de la red neuronal de retropropagación para convertirla en una red neuronal válida (las formulaciones anteriores violaron la restricción de localidad del procesamiento) y una prueba de que la función de error cuadrático medio de retropropagación existe y es diferenciable. También se incluye un teorema que muestra que cualquier función L/sub 2/ de (0, 1)/sup n/ a R/sup m/ puede implementarse con el grado de precisión deseado utilizando una red neuronal de retropropagación de tres capas. El autor presenta un modelo neurofisiológico especulativo que ilustra cómo la arquitectura de la red neuronal de retropropagación podría implementarse de manera plausible en el cerebro de los mamíferos para el aprendizaje corticocortical entre regiones cercanas de la corteza cerebral.