LOS 18 LUGARES MAS FASCINANTES DEL MUNDO

1. Machu Picchu, Perú

Imposible decir mucho más de lo que ya se ha dicho y es que Machu Picchu es uno de esos lugares que hay que disfrutar al menos una vez en la vida. Te recomendamos madrugar y llegar a primera hora de la mañana, justo cuando abren, para poder llegar a la caseta del guardián en el momento en el que los primeros rayos de sol empiezan a abrirse paso a través de la bruma que acompaña a la ciudadela inca durante la noche. Probablemente esa bruma tarde en desaparecer, pero no desesperes, te aseguramos que lo que esconde es una imagen que no olvidarás jamás.

2. Angkor, Camboya

Descubierta a finales del siglo XVI, capital del antiguo imperio jemer y considerada como la mayor estructura religiosa del mundo, Angkor es uno de los lugares más increíbles de Asia y también del mundo. Pese a los muchos turistas que acuden diariamente a recorrer sus templos, sintiéndose por momentos verdaderos Indiana Jones, no puedes olvidar (aquí tampoco) que madrugar es imprescindible para poder disfrutar de uno de los mejores amaneceres del mundo frente a Angkor Wat. Alargar el día hasta la puesta de sol, momento en el que la luz cae justo frente a los templos, también tiene premio y es que podrás vivir esa atmósfera única que se crea en este lugar en ese momento del día.

3. Taj Mahal, Agra, India

Ninguna lista de los lugares más fascinantes del planeta estaría completa si no aparece en ella el Taj Mahal, una de las construcciones más bellas del mundo y la mayor obra jamás construida por amor. A parte de la visita obligada, no olvides ir hasta la orilla opuesta del río Yamuna, desde donde podrás contemplar una perspectiva totalmente distinta del Taj Mahal, sobre todo al atardecer, cuando las luces del ocaso le dan un aspecto increíblemente bello al mausoleo.

4. Gran Muralla, China

Símbolo del país y uno de los lugares más famosos del mundo. Dicen que hasta que no la has pisado, no has estado en China. Si bien hay zonas bastante más accesibles desde Beijing, como Badaling, a unos 80 kilómetros, te recomendamos que si quieres tener una experiencia más auténtica, vayas hasta las zonas de Jinshanling y Simatai a 120 y 140 kilómetros respectivamente de Beijing, donde podrás hacer un trekking, nada fácil pero increíble, de 5-6 horas, en el que podrás disfrutar de zonas poco o nada restauradas de la Gran Muralla China prácticamente en soledad.

5. Tikal, Guatemala

Localizado en el corazón de la selva y considerado como uno de los enclaves más importantes de la civilización maya, Tikal es uno de esos lugares que no te dejarán indiferente. Te aconsejamos dedicar las horas suficientes como para poder conocer y acercarte a las estructuras más importantes, sobre todo las de la Gran Plaza, símbolo de Tikal y también de Guatemala. Pese a que ver el amanecer desde el Templo V es una de las grandes recomendaciones, nosotros te aconsejamos que no te olvides del atardecer, otro de los momentos más especiales del día en Tikal, tanto desde el Templo V como desde el Templo II en la Gran Plaza.

6. Yellowstone, Estados Unidos

La sola visita al parque nacional de Yellowstone ya justifica cualquier viaje a esta zona de Estados Unidos y es que aquí podemos encontrar la mitad de los fenómenos geotérmicos del planeta, siendo esta una de las zonas volcánicas más calientes del planeta. Aunque no sólo de fenómenos geotérmicos vive Yellowstone y es que aquí también podremos encontrar algunas de las cataratas, lagos o ríos más bellos de esta zona del mundo.

7. Abu Simbel, Egipto

Muchas veces eclipsado por las impresionantes Pirámides de Giza, Abu Simbel es uno de los lugares más fascinantes del planeta y también un imprescindible en cualquier viaje a Egipto. Tanto si llegas por tierra, aire o a bordo de un crucero, la impresión de encontrarse frente a semejante obra del ser humano, es uno de los momentos del viaje que te aseguramos no olvidarás.

8. Cráter del Ngorongoro, Tanzania

Considerada una de las calderas volcánicas más grandes del mundo, el Cráter del Ngorongoro es también uno de los lugares más importantes de Tanzania, recibiendo millones de viajeros que vienen a disfrutar de la naturaleza más salvaje en uno de los entornos más fascinantes del mundo.

9. Borobudur, Java, Indonesia

En la isla de Java encontramos el monumento budista más grande del mundo alzándose majestuoso entre la vegetación, ofreciéndonos una visión realmente increíble de esta estructura que parece recrear un mandala, y en el que recorrerlo en el sentido de las agujas del reloj, nos llevará a través de un camino de iluminación al verdadero Nirvana.

10. Arashiyama, Kioto, Japón

¿Quién no ha visto en alguna ocasión la imagen de este impresionante bosque de bambú en Japón? Podemos encontrarlo en Kioto, una de las ciudades más conocidas e impresionantes del país. Ubicado a las afueras de la ciudad, te recomendamos que le dediques una tarde, pudiendo aprovechar así el momento del ocaso, cuando la iluminación hace de este bosque de bambú un lugar mucho más fascinante.

11. Sigiriya, Sri Lanka

Considerado por muchos como el lugar arqueológico más importante de Sri Lanka, Sigiriya se alza 370 metros sobre una amplia planicie, mostrándonos este capricho de la naturaleza, utilizado durante dos siglos como monasterio y posteriormente como palacio real, creando uno de los enclaves más impresionantes del mundo. Aunque Sigiriya esté considerado como uno de los lugares más famosos de Sri Lanka, no olvidéis hacer también una parada en Dambulla, Polonnaruwa y Anuradhapura, todas ellas ubicadas en el famoso Triángulo Cultural.

12. Isla de Pascua, Chile

Sueño de muchos viajeros, la Isla de Pascua, ubicada a 3600 kilómetros de la costa de Chile en el océano Pacífico, es también uno de los lugares más misteriosos del mundo. Con una cultura ancestral, playas de ensueño, tradiciones centenarias, volcanes asombrosos y unas misteriosas figuras, símbolos de la isla, este rincón remoto del planeta nos asegura algunos de los momentos más mágicos de nuestros viajes.

13. Pammukale, Turquía

Llamado también Castillo de Algodón, muchos dicen de este capricho de la naturaleza que es la octava maravilla del mundo. Formadas a los largo de más de 15000 años por el agua subterránea que brota a más de 34 grados, formaron unas pozas de un blanco casi inmaculado, en las que te sentirás como en las nubes.

14. Lago Moraine, Canadá

Ubicado en el Parque Nacional Banff en Alberta, Canadá, encontramos en el Lago Moraine, uno de los lagos más bellos del mundo. Y no lo decimos sólo nosotros. Sólo hay que pensar que su imagen es una de las más fotografiadas del país, e incluso también está plasmado en el dorso de los billetes de 20 dólares canadienses.

15. Mar estrellado

Vale la pena ir a la isla Vaadhoo, República de Maldivas, en el Océano Índico, solo para ver el Mar de las Estrellas. El gran espectáculo es nocturno, de preferencia, noche cerrada y oscura. El agua y la playa brillan de manera fantasmagórica, gracia a la bioluminiscencia de los millones de microorganismos que forman su fitoplancton. Entre el agua y la arena se dibuja un mapa que nada tiene que envidiar a las fotos más impresionantes del universo, con sus constelaciones de estrellas, cometas y otros astros. Una noche en el Mar de las Estrellas, deliciosamente solo o bien acompañado, será una experiencia incomparable.

16. Túnel del Amor

La soledad de los túneles le sienta bien al amor a condición de que sean pasajes hermosos. Como el Túnel del Amor de Klevan, Ucrania. La historia de la formación de este túnel vegetal es muy curiosa. Cerca de Klevan había un aserradero que recibía los troncos por ferrocarril. La vegetación de la zona es tupida y de rápido crecimiento. En su ir y venir, la locomotora fue moldeando el túnel natural con su techo y paredes de verdor natural. Ahora el lugar es uno de los santuarios de los enamorados ucranianos y de todo el mundo con su atrayente pasillo y su vieja vía férrea.

17. Cuevas de Waitomo Glowworm

Waitomo es un casi despoblado territorio neozelandés donde lo más común es ver pastar a las vacas y otros animales que han hecho famosos a la carne y los productos lácteos del país oceánico. En Waitomo hay también un lugar al que van mucho los turistas nacionales y de todo el mundo. Son unas cuevas que deben su fama a un humilde insecto. Las luciérnagas que tienen su hábitat en la red de grutas se adhieren a los  techos y a las paredes rocosas, emitiendo luces por bioluminiscencia y convirtiendo el ambiente en un lugar de fantasía.

18. Tierras Altas de Islandia

Las auroras polares son hermosos fenómenos atmosféricos en los que la luz del sol ilumina el cielo en diferentes tonalidades. El lugar europeo ideal para apreciar una aureola boreal son las Tierras Altas de Islandia y el tiempo más apropiado es entre el comienzo del otoño y el fin del invierno. Estas tierras son una meseta volcánica situada entre 400 y 500 metros  sobre el nivel del mar. El lugar está constelado por glaciares, lagos, géiseres y cráteres volcánicos. Solo se pueden visitar en el verano del hemisferio norte. En cierto modo constituyen un destino de aventura por el riesgo de que se produzca un jokulhlaup, el violento contacto entre la lava de un volcán y la superficie de un glaciar.

REDES NEURONALES

¿Que son las redes neuronales? 

Lo bueno es que “redes neuronales”, de por sí, es un conjunto de palabras bastante descriptivo. Sabemos que, de alguna manera, tiene que estar relacionado con el cerebro, verdad?

Y es que una red neuronal es, en esencia, una simulación o copia de cómo funciona un cerebro típico, en una computadora. Una manera que una computadora pueda aprender, detectar patrones y tomar decisiones en torno a ello, tal y como lo haría un ser humano.

Piensen un momento cómo es que funciona la computadora, smartphone o tablet que estén usando. Estas computadoras son muy capaces a la hora de realizar cálculos, de reorganizar información, de actuar frente a las precisas instrucciones que nosotros les damos. Pero sin una interacción de nuestra parte, si nosotros no le “ordenamos” a la computadora hacer algo, son totalmente inútiles. Nuestro cerebro, por otro lado, funciona de una manera totalmente diferente. Puede que nos tome mucho más tiempo realizar cálculos o reordenar información, pero nuestro cerebro puede razonar , recopilar información recogida por experiencia, y luego asumir o interpretar dicha información para actuar sobre ella.

¿Para que se utiliza?

Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico .

Estructura de las redes neuronales 

Las redes neuronales típicamente están formadas por una serie de capas de neuronas que están unidas entre si mediante sinapsis. Las neuronas artificiales como unidades independientes no son muy eficaces para el tratamiento de la información y se agrupan en estructuras más grandes, las redes de neuronas artificiales o redes neuronales.En este apartado veremos las estructuras más comunes que forman las neuronas para formar redes. Para ello abordare el tema desde dos vistas distintas el número de capas y la forma de interconexión de las capas.

Niveles de Neuronas:

La distribución de neuronas dentro de la red se realiza formando niveles o capas de un número determinado de neuronas cada una. A partir de su situación dentro de la red se pueden distinguir tres tipos de capas:

De entrada: estas capas reciben la información desde el exterior.
De Salida: estas envían la información hacia el exterior
Ocultas: son capas que solo sirven para procesar información y comunicar otras Capas.

Según algunos autores, las capas de entrada y de salida no son validas para producir procesamiento, y son usadas solo como sensores. Tras plantearlo de diferentes modos nuestro marco de trabajo se ha diseñado de manera que puede usarse de las dos maneras, podemos usar las capas de entrada y salida para procesar o simplemente como sensores.

Forma de Conexión de las Capas:

Las neuronas se conectar unas a las otras usando sinapsis.
Si miramos más detenidamente observamos que estas uniones a nivel de capa forman distintas estructuras. Podemos distinguir varias como:

Unión Todos con Todos:

Consiste en unir cada neurona de una capa con todas las neuronas de la otra capa. Este tipo de conexionado es el más usado en las redes neuronales, se usa en todo tipo de uniones desde el Perceptron multicapa a las redes de Hopfield o BAM

Unión Lineal:

Consiste en unir cada neurona con otra neurona de la otra capa. Este tipo de unión se usa menos que el anterior y suele usarse para unir la capa de entrada con la capa procesamiento, si la capa de entrada se usa como sensor. También se usa en algunas redes de aprendizaje competitivo.

Predeterminado:

Este tipo de conexionado aparece en redes que tienen la propiedad de agregar o eliminar neuronas de sus capas y de eliminar también conexiones.

Tipos de redes neuronales 

El Perceptrón simple.

El perceptrón es una red de alimentación directa, esto es la información fluye desde la capa de entrada hacia la capa de salida. Fue desarrollado por F. Rosenblatt hacia final de la década de los cincuenta basándose en la regla de aprendizaje de hebb y de los modelos de neuronas biológicas de McCulloch y Pitts. El Perceptrón es un clasificador, asigna a un vector de N valores un valor binario, usando una transformación no lineal.

la Red de Hopfield.

La red de Hopfield es una de las redes unicapas más importantes y ha influido en el desarrollo de multitud de redes posteriores.
Es una red autoasociativa no lineal que fue desarrollada por Hopfield en 1982 basándose en los modelos de redes de McCulloch y Pitts y los símiles de los campos magnéticos con spin de Amit, Gutfreund, & Sompolinsky.

El Perceptrón Multicapa.

El perceptrón simple tiene una serie de limitaciones muy importantes. La más importante es su incapacidad para clasificar conjuntos que no son linealmente independientes. Esto quedo patente el la obra Perceptrons que en 1969 demostró que un perceptrón es incapaz de aprender una función tan fácil como la XOR. Este modelo es una ampliación del perceptrón a la cual añade una serie de capas que, básicamente, hacen una transformación sobre las variables de entrada, que permiten eludir el problema anterior.

Red Competitiva.

Las redes de aprendizaje competitivo se diferencian de las otras redes neuronales en que en las anteriores redes las neuronas colaboran en la representación de los patrones, sin embargo, en este tipo de redes cada neurona compite con las otras neuronas para representar los patrones. El aprendizaje de este tipo de redes es como su nombre indica, competitivo. Las neuronas compiten en cual representa mejor al patrón y la ganadora se lleva todo el aprendizaje de ese patrón. El objetivo de este tipo de redes es que se formen grupos de patrones, categorías, que son representados por cada neurona.  

Objetivo

El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Los proyectos de redes neuronales modernos suelen trabajar desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales y millones de conexiones que, si bien son muchas órdenes, siguen siendo de una magnitud menos compleja que la del cerebro humano, más bien cercana a la potencia de cálculo de un gusano.

Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado.

La crítica

Una crítica común de las redes neuronales, en particular en la robótica, es que requieren una gran diversidad de entrenamiento para el funcionamiento del mundo real. Esto no es sorprendente, ya que cualquier máquina de aprendizaje necesita suficientes ejemplos representativos con el fin de capturar la estructura subyacente que le permite generalizar a nuevos casos. Dean A. Powerless, en su investigación presentada en el documento "Formación basada en el conocimiento de redes neuronales artificiales para la conducción autónoma del robot", utiliza una red neuronal para entrenar a un vehículo robótico para conducir en múltiples tipos de carreteras (de un solo carril, varios carriles, suciedad, etc.). Una gran cantidad de su investigación está dedicada a  la extrapolación de múltiples escenarios de entrenamiento a partir de una sola experiencia de formación, y  la preservación de la diversidad de entrenamiento pasado para que el sistema no se convierta en sobre entrenamiento (si, por ejemplo, se presenta con una serie de giros a la derecha - no debe aprender a girar siempre a la derecha). Estos problemas son comunes en las redes neuronales que debe decidir de entre una amplia variedad de respuestas, pero se pueden tratar de varias maneras, por ejemplo por revolver al azar los ejemplos de entrenamiento, mediante el uso de un algoritmo de optimización numérica que no toma demasiado grandes pasos cuando el cambio de las conexiones de red siguiendo un ejemplo, o mediante la agrupación de ejemplos en los llamados mini-lotes.

https://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial

https://sitiointeligenciaa.wordpress.com/tipos-de-redes-neuronales/