dor_id: 4111490

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la "Revista Mexicana de Análisis de la Conducta", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS

561.#.#.u: http://www.psicologia.unam.mx/

650.#.4.x: Medicina y Ciencias de la Salud

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://www.revistas.unam.mx/index.php/rmac/index

351.#.#.b: Revista Mexicana de Análisis de la Conducta

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://www.revistas.unam.mx/index.php/rmac/article/view/25133/23630

100.1.#.a: Burgos, José E.

524.#.#.a: Burgos, José E. (2000). SUPERSTICIÓN EN REDES NEURALES ARTIFICIALES: UN ESTUDIO DE CASO PARA APROXIMACIONES SELECCIONIST AS AL REFORZAMIENTO. Revista Mexicana de Análisis de la Conducta; Vol. 26 Núm. 2 . Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4111490

245.1.0.a: SUPERSTICIÓN EN REDES NEURALES ARTIFICIALES: UN ESTUDIO DE CASO PARA APROXIMACIONES SELECCIONIST AS AL REFORZAMIENTO

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Facultad de Psicología, UNAM

264.#.0.c: 2000

264.#.1.c: 2011-05-11

653.#.#.a: superstition; selection neural networks; Pavlovian conditioning; operant conditioning; neural principies; computer simulation; superstición; redes neurales de selección; condicionamiento pavloviano; condicionamiento operante; principios neurales; simulación por computadora

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico editor_general@rmac-mx.org

884.#.#.k: https://www.revistas.unam.mx/index.php/rmac/article/view/25133

001.#.#.#: 109.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/25133

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: El fenómeno de la superstición permanece como una encrucijada de problemas conceptuales, especialmente respecto a la distinción operante-respondiente y al papel de los principios neurales en el entendimiento de la conducta. En el presente trabajo se examina el fenómeno desde la perspectiva de las redes neurales artificiales, en el contexto de una aproximación se leccionista al reforzamiento. Se define el fenómeno básico como un cambio persistente en una conducta que no forma parte condicional de la operación de reforzamiento. Se corrieron dos simulaciones digitales de este fenómeno, utilizando dos redes de selección completamente connectadas de forma anterógrada. La superstición fue obtenida en ambas redes mediante el mismo mecanismo de reforzamiento utilizado para obtener condicionamiento Pavloviano y operante en simulaciones anteriores. Los resultados mostraron que el reforzamiento dependiente de la respuesta no fue necesario para cambiar conducta emitida alguna y que la superstición fue máximamente generalizada a lo largo del repertorio de las redes. f.Jna forma más específica de superstición fue obtenida en una tercera simulación, utilizando una red parcialmente conectada. Un resultado similar podría ser obtenido haciendo que distintas respuestas sean mutuamente excluyentes mediante conexiones inhibitorias. También es posible que una forma de moldeamiento mediante reforzamiento dependiente de la respuesta sea necesaria para simular relaciones ambiente-conducta más complejas en redes neurales de selección. Se concluye examinando ciertas críticas que han sido dirigidas hacia el uso de redes neurales en el análisis conductual y la incorporación de principios neurales en las explicaciones de la conducta.

773.1.#.t: Revista Mexicana de Análisis de la Conducta; Vol. 26 Núm. 2 (2000); 159-188

773.1.#.o: https://www.revistas.unam.mx/index.php/rmac/index

022.#.#.a: ISSN: 0185-4534; ISSN electrónico: 2007-0802

310.#.#.a: Cuatrimestral

300.#.#.a: Páginas: 159-188

264.#.1.b: Facultad de Psicología, UNAM; Sociedad Mexicana de Análisis de la Conducta

doi: https://doi.org/10.5514/rmac.v26.i2.25133

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856.#.0.q: application/pdf

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245.1.0.b: SUPERSTITION IN ARTIFICIAL NEURAl NETWORKS: A CASE STUDY FOR SELECTIONIST APPROACHES TO REINFORCEMENT

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