8. Aprendizaje por Reforzamiento Se basa en la idea de no disponer de un ejemplo completo del comportamiento deseado, es decir, la función del supervisor se reduce a indicar mediante una señal de refuerzo si la salida de la red se ajusta a la deseada (éxito=1, fracaso= -1) y en función de ello se ajustan los pesos basándose en un mecanismo de probabilidades.
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16. Clustering Cluster: Separar en subconjuntos dado un conjunto de datos Los patrones en el mismo cluster son tan similares como sea posible. Los patrones de diferente cluster son tan distintos como sea posible