Redes neuronales, procesos cognoscitivos y análisis de la conducta

• Autores: R. Escobar
• Localización: CONDUCTUAL, ISSN-e 2340-0242, Vol. 2, Nº. 1, 2014, págs. 23-43
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Se analiza la importancia de los modelos de redes neuronales para el entendimiento de los procesos cognoscitivos en psicología y especialmente en el análisis de la conducta. En el trabajo se describen las diferencias entre los modelos simbólicos y los modelos conexionistas o de redes para la descripción de los procesos cognoscitivos. Posteriormente se describen los modelos de redes y se detallan los cálculos relacionados con la función de activación y el entrenamiento de la red a partir de las reglas de aprendizaje y la estimación del error. En la última sección se analiza la importancia de integrar los modelos de redes al análisis de la conducta. Se concluye que los modelos de redes pueden servir como un puente para que las explicaciones surgidas del análisis de la conducta se extiendan a la explicación de fenómenos típicos de la psicología cognoscitiva como la representación y la memoria. Un propósito adicional es que este trabajo sirva como una introducción que permita a los psicólogos y analistas de la conducta entender el funcionamiento de las redes neuronales artificiales a partir de ejemplos relativamente simples

  • English

    This article analyzed the importance of artificial neural network models for understanding cognitive processes in psychology and especially in behavior analysis. Differences between symbolic and connectionist or network models in the description of cognitive processes are described. Subsequently, network models are described and the calculations related to the activation function and network training using rules of learning and error estimation are detailed. The final section discusses the importance of integrating network models in behavior analysis. It is concluded that network models can serve as a bridge to extend the explanations that emerged from behavior analysis into phenomenon like memory and representation that are typically studied in cognitive psychology. An additional purpose is that this paper could serve as an introduction allowing psychologists and behavior analysts to understand how artificial neural networks work using relatively simple examples.