Descripción: La Teoría de Resonancia Adaptativa es un enfoque dentro del campo de las redes neuronales que se centra en cómo estos sistemas pueden aprender a reconocer patrones en los datos a través de un proceso de adaptación y resonancia. Esta teoría sugiere que las redes neuronales pueden ajustarse dinámicamente a las variaciones en los datos de entrada, permitiendo una mejor generalización y reconocimiento de patrones complejos. La resonancia se refiere a la capacidad de la red para ‘sintonizarse’ con las características relevantes de los datos, mientras que la adaptación implica que la red puede modificar sus parámetros internos en respuesta a nuevas informaciones. Este enfoque es especialmente útil en el aprendizaje no supervisado, donde no se dispone de etiquetas para los datos, y la red debe descubrir patrones por sí misma. La Teoría de Resonancia Adaptativa se basa en la idea de que la interacción entre las neuronas en la red puede facilitar un aprendizaje más eficiente y robusto, permitiendo que la red no solo reconozca patrones existentes, sino que también se adapte a cambios en el entorno o en los datos. Este enfoque ha sido fundamental en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que requieren una alta capacidad de adaptación y aprendizaje continuo.
