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Redes Neuronales Artificiales
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        Laboratorio: 1
 Funciones de activación de las RNAs


         Ing. José C. Benítez P.
Funciones de activación de las RNAs

     Objetivo
     Fundamento teórico: Funciones de las RNA.
     Funciones de Activación
     Tarea
     Informe de Laboratorio




            Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   2
Objetivo

Revisar el concepto y aplicación de las diferentes
funciones que representan a las RNAs.
Graficar las diferentes funciones de activación
utilizados usualmente en RNAs.




     Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   3
Fundamento teórico

Funciones que representan a las RNAs:
La salida de una neurona viene dada por tres funciones:
1. Una función de propagación
2. Una función de activación
3. Una función de transferencia



   Capa de
   Salida

             Salida
     1                                                                                          Y


                                                                                            e



                 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.           4
Fundamento teórico
1. Una función de propagación.
    • También es conocida como función de excitación.
    • Consiste en la sumatoria de cada entrada multiplicada por el peso
       de su interconexión (valor neto).
    • Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es
       negativo, se denomina inhibitoria.
2. Una función de activación
    • La función de activación, modifica a la función de propagación.
    • Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función
       de propagación.
3. Función de transferencia
   • La función de transferencia, se aplica al valor devuelto por la
      función de activación.




                Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   5
Funciones de activación
Función de transferencia de las RNA




Como función de transferencia se usan generalmente las siguientes
funciones:
- Escalón
- Lineal
- No lineal
- Competitiva
- Saturación



                   Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   6
a)   Función de activación Escalón.
     Utilizada en redes Perceptron. Se obtiene salidas de valores [0,1].
                                      Se usa el comando:
                                      >>Y=hardlim(v)
     Ejemplo:
     >>v=-10:0.5:10;
     >>subplot(121), plot(v);
     >>subplot(122), stem(v);
     >>O=hardlim(v);
     >>subplot(121), plot(v,O)
     >>subplot(122), stem(v,O)
     >>m=[-5:0.5:5;-4:0.5:6];
     >>O=hardlim(m);
     >>subplot(121), plot(v,O)
     >>subplot(122), stem(v,O)
     >>m2=[-5:0.5:5;-4:0.5:6 ;-3:0.5:7];
     >>O=hardlim(m2);
     >>subplot(121), plot(v,O)
     >>subplot(122), stem(v,O)
                        Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   7
b) Función de activación Escalón.
   Utilizada en redes Perceptron. Se obtiene salidas de valores [-1,1].
                                    Se usa el comando:
                                    >>Y=hardlims(v)
    Ejemplo:
    >>v=-10:0.5:10;
    >>subplot(121), plot(v);
    >>subplot(122), stem(v);
    >>O=hardlims(v);
    >>subplot(121), plot(v,O)
    >>subplot(122), stem(v,O)
    >>m=[-5:0.5:5;-4:0.5:6];
    >>O=hardlims(m);
    >>subplot(121), plot(v,O)
    >>subplot(122), stem(v,O)
    >>m2=[-5:0.5:5;-4:0.5:6 ;-3:0.5:7];
    >>O=hardlims(m2);
    >>subplot(121), plot(v,O)
    >>subplot(122), stem(v,O)

                     Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   8
Para las siguientes funciones de
activación utilizar los vectores de
entrada mostrados:
>>v=-10:0.5:10;
>>m=[-5:0.5:5;-4:0.5:6];
>>m2=[-5:0.5:5;-4:0.5:6 ;-3:0.5:7];
Graficar las entradas y las salidas
respectivamente.




   Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   9
c) Función de activación Lineal.
   Utilizada en redes adaline o en la última capa de las MLP.
   La salida es igual que la
   entrada, se obtiene con el
   comando:
   >>Y=purelin(v)

d) Función de activación Gaussiana.
   Utilizada en redes de base radial
   La respuesta es de una función
   gaussiana, utilizamos el comando :
   >>Y=radbas(v)


                Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   10
e) Función de activación no Lineal.
  Para la salida [0,1], función
  sigmoide logaritmica,
  utilizamos el comando :
  >>Y=logsig(v)



  Para la salida [-1,1], función
  tangente sigmoidal
  hiperbólica, utilizamos el
  comando :
  >>Y=tansig(v)



                  Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   11
f) Función de activación Saturación.
    Utilizada en las redes Hopfield
    Para la salida de valores [0,1],
    utilizamos el comando :
    >>Y=satlin(v)




  Para la salida de valores [-1,1],
  utilizamos el comando :
  >>Y=satlins(v)




               Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   12
Tarea

 Utilizar vectores cuadráticos, rampa, ruido y pulso
 (cada una centrado en el eje Y) para cada una de las
 funciones de activación desarrolladas en este
 laboratorio. Mediante MatLab graficar el vector de
 entrada y la salida.




            Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   13
Informe de Laboratorio
El Informe de Laboratorio es un documento gráfico en lo posible
y es redactado en Word con el desarrollo del laboratorio.
Niveles de Informe:
     Primer nivel: Observaciones. Imágenes con comentarios
     cortos. Redactar al ir desarrollando el laboratorio. (Requiere
     desarrollar el laboratorio).
     Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el
     laboratorio.(Requiere haber desarrollado el laboratorio).
     Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere lectura de otras
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Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta
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Adjuntar fuentes que le han ayudado en esta carpeta creada.
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Presentar el Informe de Laboratorio 1 en esta carpeta creada.
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Lab1. Funciones de activación de las RNAs.




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  • 2. Funciones de activación de las RNAs Objetivo Fundamento teórico: Funciones de las RNA. Funciones de Activación Tarea Informe de Laboratorio Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 2
  • 3. Objetivo Revisar el concepto y aplicación de las diferentes funciones que representan a las RNAs. Graficar las diferentes funciones de activación utilizados usualmente en RNAs. Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 3
  • 4. Fundamento teórico Funciones que representan a las RNAs: La salida de una neurona viene dada por tres funciones: 1. Una función de propagación 2. Una función de activación 3. Una función de transferencia Capa de Salida Salida 1 Y e Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 4
  • 5. Fundamento teórico 1. Una función de propagación. • También es conocida como función de excitación. • Consiste en la sumatoria de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto). • Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es negativo, se denomina inhibitoria. 2. Una función de activación • La función de activación, modifica a la función de propagación. • Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación. 3. Función de transferencia • La función de transferencia, se aplica al valor devuelto por la función de activación. Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 5
  • 6. Funciones de activación Función de transferencia de las RNA Como función de transferencia se usan generalmente las siguientes funciones: - Escalón - Lineal - No lineal - Competitiva - Saturación Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 6
  • 7. a) Función de activación Escalón. Utilizada en redes Perceptron. Se obtiene salidas de valores [0,1]. Se usa el comando: >>Y=hardlim(v) Ejemplo: >>v=-10:0.5:10; >>subplot(121), plot(v); >>subplot(122), stem(v); >>O=hardlim(v); >>subplot(121), plot(v,O) >>subplot(122), stem(v,O) >>m=[-5:0.5:5;-4:0.5:6]; >>O=hardlim(m); >>subplot(121), plot(v,O) >>subplot(122), stem(v,O) >>m2=[-5:0.5:5;-4:0.5:6 ;-3:0.5:7]; >>O=hardlim(m2); >>subplot(121), plot(v,O) >>subplot(122), stem(v,O) Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 7
  • 8. b) Función de activación Escalón. Utilizada en redes Perceptron. Se obtiene salidas de valores [-1,1]. Se usa el comando: >>Y=hardlims(v) Ejemplo: >>v=-10:0.5:10; >>subplot(121), plot(v); >>subplot(122), stem(v); >>O=hardlims(v); >>subplot(121), plot(v,O) >>subplot(122), stem(v,O) >>m=[-5:0.5:5;-4:0.5:6]; >>O=hardlims(m); >>subplot(121), plot(v,O) >>subplot(122), stem(v,O) >>m2=[-5:0.5:5;-4:0.5:6 ;-3:0.5:7]; >>O=hardlims(m2); >>subplot(121), plot(v,O) >>subplot(122), stem(v,O) Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 8
  • 9. Para las siguientes funciones de activación utilizar los vectores de entrada mostrados: >>v=-10:0.5:10; >>m=[-5:0.5:5;-4:0.5:6]; >>m2=[-5:0.5:5;-4:0.5:6 ;-3:0.5:7]; Graficar las entradas y las salidas respectivamente. Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 9
  • 10. c) Función de activación Lineal. Utilizada en redes adaline o en la última capa de las MLP. La salida es igual que la entrada, se obtiene con el comando: >>Y=purelin(v) d) Función de activación Gaussiana. Utilizada en redes de base radial La respuesta es de una función gaussiana, utilizamos el comando : >>Y=radbas(v) Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 10
  • 11. e) Función de activación no Lineal. Para la salida [0,1], función sigmoide logaritmica, utilizamos el comando : >>Y=logsig(v) Para la salida [-1,1], función tangente sigmoidal hiperbólica, utilizamos el comando : >>Y=tansig(v) Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 11
  • 12. f) Función de activación Saturación. Utilizada en las redes Hopfield Para la salida de valores [0,1], utilizamos el comando : >>Y=satlin(v) Para la salida de valores [-1,1], utilizamos el comando : >>Y=satlins(v) Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 12
  • 13. Tarea Utilizar vectores cuadráticos, rampa, ruido y pulso (cada una centrado en el eje Y) para cada una de las funciones de activación desarrolladas en este laboratorio. Mediante MatLab graficar el vector de entrada y la salida. Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 13
  • 14. Informe de Laboratorio El Informe de Laboratorio es un documento gráfico en lo posible y es redactado en Word con el desarrollo del laboratorio. Niveles de Informe: Primer nivel: Observaciones. Imágenes con comentarios cortos. Redactar al ir desarrollando el laboratorio. (Requiere desarrollar el laboratorio). Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el laboratorio.(Requiere haber desarrollado el laboratorio). Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere lectura de otras fuentes). Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta para el laboratorio 1 con el siguiente formato: SIRN_PaternoM_Lab1 Adjuntar fuentes que le han ayudado en esta carpeta creada. Las fuentes deben conservar el nombre original de archivo y se debe agregar _L1 al final. Presentar el Informe de Laboratorio 1 en esta carpeta creada. Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 14
  • 15. Lab1. Funciones de activación de las RNAs. http://utpsirn.blogspot.com Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 15