Las perturbaciones de los estímulos, umbrales y sinapsis en el sistema nervioso se traducen en una falta de fiabilidad en las redes neuronales. Esta característica puede ser incorporada a los modelos formales describiendo cada neurona por su probabilidad de disparo. No obstante, la Teoría de Redes Neuronales Probabilísticas considera implícitamente la independencia estadística entre las salidas de las neuronas, lo que la hace inadecuada para el tratamiento de la conexión de redes neuronales formales y restringe la teoría. Las dificultades anteriores pueden ser superadas mediante la introducción de las Redes Probabilísticas a partir de matices de transición de estados, en lugar de realizar una caracterización modular. En este trabajo se aborda el estudio de las Redes Probabilísticas Neuronales así generalizadas y su relación con las determinísticas bajo entradas aleatorias.

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