El primer teorema de aproximación universal y su implicación en el funcionamiento de las redes neuronales

Ponente(s): Saúl David Candelero Jiménez, Addy Margarita Bolívar Cimé, Aroldo Pérez Pérez

Las redes neuronales se han convertido en una herramienta de gran utilidad por su capacidad para simular el funcionamiento del cerebro humano, encontrando así aplicaciones en la ingeniería, medicina, finanzas, entre otros. El avance de la tecnología ha permitido la implementación de éstas, pero también es importante conocer resultados teóricos que justifiquen su uso, como lo son, los teoremas de aproximación universal. En esta plática hablaremos del primer teorema de aproximación universal y cómo justifica el uso de redes neuronales para obtener clasificadores binarios útiles. Finalmente, mostraremos con algunas simulaciones, cómo se refleja en la probabilidad de error de clasificación la proximidad de las redes neuronales a cualquier función continua con dominio compacto, al aumentar el número de neuronas.