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TEMA 3.-. SELECCIÓN DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES. La clasificación de las redes neuronales artificiales que se presenta en este capítulo es una simple descripción de las diferentes ANN más comunes y frecuentes en la mayoría de los simuladores software de sistemas de computación neuronal.
Redes Neuronales artificiales, variando únicamente el tipo de función activadora. A continuación se presentarán los modelos más simples de Redes Neuronales artificiales.
- MADRID
- Antonio
- Resumen
- Abstract
- Keywords
- 1.3.1. Función de Salto
- P observaciones. Lo
- 2. Los
- 2.1. El
- Perceptrón
- Para i = 1; : : : ; n w0(t + 1) = w0(t) + ej
- 2.2. ADALINE
- 2.2.1. Algoritmo de aprendizaje
- J hace
- 2.3. Algoritmo
- Hopeld
- X Si(t + 1) = f( wjiSj(t) i)
- Energía
- Hopeld
- A; B; C; D
- 2 Rm
- 2 Rn
- f es
- 3. Aplicaciones
- 2 Rn
- 3.2. Perceptrón multicapa:
- Curvas de Funciones
- g es
- I los
- K el
- K es vital
- P las de
- 3.3.3. Pooling
- 3.3.4. Entrenamiento
- Fq Fq.
- i + 1 al , 7 si no
- A1 siguiendo
- p es el m; n la
Trabajo n de grado Juan Tutor: Miguel Sierra Ramos
Departamento de Análisis Matemático y Matemática Aplicada López Montes Facultad de
yor ingeniería, comunicación novedosas, En la número y variedad la medicina, la noticias que sorprendentes y muy actualidad de arquitectura relacionan prometedoras. las redes aplicaciones a las neuronales son a todos los redes neuronales una de campos con las heramientas de la aplicaciones con ciencia ma-, la : : :. A diario aparecen en los medios ...
Nowadays, articial neural networks are a tool with lot of aplications in many we elds. the elds of se news knowledge and the that The the The science such link articial objetive of aplications of proyect is as enginering, medicine, architecture . . . .Daily neural networks to astonising results in various this proyect is making a reference where ar...
Adaline, Articial Neural Network, Backpropagation, Convolutional Neural Network, Hopeld, Perceptron.
La primera de las articiales, está presente en las estructuras del mos más adelante. Haciendo uso del Bias
que nos permitirá entrenar a las redes neurona- les se articiales. Así dene como el formamos par patrones de entrenamiento donde cada patrón j
en el orden primeros modelos En este apartado vamos a introducir los modelos básicos cronológico en que se desarolaron. Describiremos sus de redes neuronales procesos de aprendizaje y como estos mas que iban surgiendo. mientos ecientes han dado de la inteligencia articial.
mismos La lugar han ido combinación a la evolucionando de evolución para estructuras que solventar complejas se ha proble- y entrena- vivido en el mundo
fue supercie el de primer separación modelo lineal. de Su una estructura red es neural articial. de resolver sencila, pose El perceptrón problemas con una varias entradas única salida
Puede verse que en el origen el sego sirve par que la recta que separá el plano no quede anclada Donde wi(t) wi(t + 1) es hasta hasta el que que factor todas legamos de las aprendizaje. salidas del Actualizamos perceptrón los sean a un número determinado de el pesos iguales iteraciones. es el valor sesgo nuevo valor que le damos, de las entradas y ...
Neuron es La similar red ADALINE al perceptrón, es o Adaptative Linear una red monocapa con varias entradas conectadas to- talmente. Su salida es un número real, no bi- naria como en el caso del Perceptrón. Mientras que en el Perceptrón se denía simplemente si la red tiene una salida eró- nea o corecta durante el aprendizaje, la red ADALINE toma en...
La red ADALINE emplea en su proceso de muy presente en las redes neuronales actualmente, la lamada aprendizaje un Regla Delta algoritmo que todavía fue idea hacia la del el precursora del empleo de las mínimo de algoritmo Backpropagation. derivadas parciales para, la función. Para Este dado elo algoritmo se un punto, denimos el basa en hacerlo avnz...
a esta red más robusta analizando datos con ruido.
tivo del Este Método iterativo, gradiente hasta un punto algoritmo es local computacionalmente mas costo taja tamaño local muy exigente. Es de optimización por su de procesamiento a medida es que puede converger del ratio de aprendizaje de la función. Dada una del Gradiente
antes del modelo Esta red Backpropagation, neuronal fue con una propuesta arquitectura por de John red Hopeld en 1982. algo distinta a Surge un poco las propuestas hasta entonces. Hasta ese momento las redes que se habían plan- teado, el Perceptrón y la red ADALINE, eran redes neuronales articiales que propagaban la información de las primeras capa...
j=1 Una rán cuenta vez al si se valor todas Con f la función de activación denida anteriormente. estabilce, tendremos unos valores almacenado que más se parece a la nueva entrada. Se debe tener las neuronas actualizan su salida a la vez o en distintos tiempos. en
este apartado la función de energía, muy usada para el desarolo teórico de estas redes y cuya fórmula es: E =
viajante permiten con el redes tratamiento Hopeld de problemas más complejos que Hopeld las es redes su uso Perceptrón en la y ADALINE. resolución de Una problemas de de las aplicaciones optimización. En el de las siguiente redes de ejemplo resolveremos el problema del viajante, introduciendo de forma breve el desarolo teórico de la función de ener...
son pesos usados para determinar la importancia de cada sumatorio relacionar y esta función de coste con la función de energía de dij la red de representa Hopeld la distancia entre la ciudad i y la ciudad j. Se debe para este problema: E =
las salidas de la red es neuronas remos decir, de por existen conexiones la siguiente capa. entre Dichas todas conexiones las tienen neuronas de una capa y todas unos pesos que denota- wl ij siendo el peso las que une la neurona i de la capa l
donde red Tenemos una red con entradas m salidas, decir, está tenemos completamente m neuronas conectada. Sea en la capa de salida, suponemos esta capa l para el patrón de entrenamiento p, deniendo patrón se de pasará entrenamiento como p. Al dato de estar la entrada red completamente a todas las conectada neuronas esta de salida la siguiente salvo...
la función de activación ponderada de las entradas a la neurona por los pesos de tanto la función de costes es la composición de las siguientes funciones: (lineal o sigmoidal) y las conexiones. Por
En este apartado de desarolaremos las redes principales aplicaciones que multicapa tienen las redes del de redes cionales, neuronales perceptrón funciones. neuronales muy multicapa, multicapa Posteriormente, multicapa usadas introduciendo en tareas describiremos especícos en de algunos tales primer lugar reconocimiento modelos como las actualmente ...
a las cuales se les asigna una variable de salida y. Cuyos posibles valores denotan las distin- tas clases a considerar. En la mayoría de los casos, esta variable respuesta es binaria, reejando la presencia o ausencia de un factor. Para una salida binaria se necesitará únicamente una neurona en la capa de salida, en general, con m neuronas se puede...
Otra aplicación del perceptrón multicapa son dependerá de la complejidad
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Las redes neuronales son más que otra forma de emular ciertas características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Si se examinan con atención aquellos problemas que no pueden expresarse a través de un algoritmo, se observará que todos ellos tienen una característica en común: la experiencia.
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Las Redes Neuronales (NN: Neural Networks) fueron originalmente una simulación abstracta de los sistemas nerviosos biológicos, constituidos por un conjunto de unidades llamadas neuronas o nodos conectados unos con otros.
Basados en la eficiencia de los procesos llevados a cabo por el cerebro, e inspirados en su funcionamiento, varios investigadores han desarrollado desde hace más de 30 años la teoría de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), las cuales emulan las redes neuronales biológicas, y que se han utilizado para aprender estrategias de solución basadas ...
10 de sept. de 2017 · Las redes neuronales artificiales (RNA) son un método computacional extensamente utilizado para resolver problemas complejos y realizar predicciones en sistemas de relación no lineal.
