Incluye apéndice.

Incluye índice.

1. Una introducción a la computación neuronal. -- 2. Fundamentos de las redes neuronales. -- 3. Características de las redes neuronales. -- 4. Redes neuronales con conexiones hacia adelante. -- 5. El modelo de hopfield. -- 6. El modelo de resonancia adaptativa. -- 7. El modelo de kohonen. -- 8. Redes estocásticas. -- 9. Redes neuronales y lógica borrosa

En el libro se realiza el estudio de la evolución, implementación práctica, fundamentos y características de los diferentes modelos existentes de redes neuronales, así como el análisis exhaustivo de aquellos tipos de redes elegidos por su importancia y por representar cada uno de ellos un posible ámbito de aplicación: Perceptrón, ADALINE y MADALINE, Backpropagation, redes de Hopfield, ART, redes de Kohonen, Counterpropagation y las redes estocásticas conocidas como Máquinas de Boltzmann y de Cauchy. De todos ellos se presenta su arquitectura, funcionamiento, mecanismo de aprendizaje, limitaciones del modelo y posibles aplicaciones. El contenido de la última parte del libro analiza algunas posibles combinaciones de la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales artificiales con la capacidad de procesamiento de información imprecisa de la lógica borrosa.