Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales, incluyendo el perceptrón, la regla de aprendizaje del perceptrón, el backpropagation para redes multicapas, y consideraciones sobre el diseño de redes neuronales.
El documento describe los conceptos básicos de la programación, incluyendo variables, constantes, algoritmos, pseudocódigo, diagramas de flujo y estructuras de programación. Explica que un programa sigue un orden lógico a través de instrucciones para lograr un objetivo, y define términos clave como variables, constantes, algoritmos y estructuras de programación como secuencial, selectiva e iterativa.
Este documento proporciona una guía de convenciones de sintaxis para la representación de algoritmos en pseudocódigo y diagramas de flujo. Explica los elementos básicos como terminales, procesos, lectura de datos, decisiones, bucles y comentarios. Además, compara las palabras clave y estructuras equivalentes entre pseudocódigo y diagramas de flujo. Este documento sirve como referencia para aprender a diseñar, documentar y expresar algoritmos de manera normalizada y entendible.
La programación básica se basa en el uso de pseudocódigo, diagramas de flujo y estructuras de control para describir algoritmos de manera que puedan ser entendidos por humanos y máquinas. Se dividen los programas en módulos y se utilizan estructuras de control como la secuencial, alternativa y repetitiva.
Este documento describe el perceptrón simple y multicapa. El perceptrón simple es un modelo unidireccional con una capa de entrada y una de salida binaria. Aprende de forma supervisada pero tiene limitaciones como no poder aprender la función XOR. El perceptrón multicapa tiene múltiples capas ocultas y puede aproximar cualquier función. Aprende mediante retropropagación del error para ajustar los pesos entre las 300 neuronas y 20.000 conexiones.
Este documento cubre temas relacionados con asignaciones de variables en Java, incluyendo:
1) Literales para enteros, flotantes, caracteres y cadenas.
2) Asignación de valores a variables primitivas y de objetos.
3) Alcance y vida útil de variables estáticas, de instancia, de bloque y locales.
4) Inicialización de variables y valores por defecto.
5) Uso de arrays unidimensionales y multidimensionales.
Este documento trata sobre el polimorfismo en programación orientada a objetos. Define polimorfismo como la capacidad de que objetos de tipos relacionados respondan de forma diferente a un mismo mensaje. Explica las diferencias entre polimorfismo y sobrecarga, y describe métodos abstractos, clases abstractas e interfaces. Finalmente, resume los diferentes tipos de polimorfismo como sobreescritura de métodos, sobreescritura de métodos abstractos y sobreescritura de métodos a través de interfaces.
El documento describe diferentes tipos de programas en Java como applets y programas autónomos. También explica conceptos básicos como clases, objetos, variables, constantes y tipos de datos. Además, cubre estructuras de control como if, else, while y for y operadores aritméticos. Finalmente, presenta ejemplos básicos de código Java.
Este documento compara las estructuras condicionales y de control en los lenguajes C, Java y Visual Basic. Explica cómo se declaran y manipulan variables en cada lenguaje y provee ejemplos de código. También resume brevemente las características de SQL y compara Oracle e Informix.
El documento describe los conceptos básicos de la programación, incluyendo variables, constantes, algoritmos, pseudocódigo, diagramas de flujo y estructuras de programación. Explica que un programa sigue un orden lógico a través de instrucciones para lograr un objetivo, y define términos clave como variables, constantes, algoritmos y estructuras de programación como secuencial, selectiva e iterativa.
Este documento proporciona una guía de convenciones de sintaxis para la representación de algoritmos en pseudocódigo y diagramas de flujo. Explica los elementos básicos como terminales, procesos, lectura de datos, decisiones, bucles y comentarios. Además, compara las palabras clave y estructuras equivalentes entre pseudocódigo y diagramas de flujo. Este documento sirve como referencia para aprender a diseñar, documentar y expresar algoritmos de manera normalizada y entendible.
La programación básica se basa en el uso de pseudocódigo, diagramas de flujo y estructuras de control para describir algoritmos de manera que puedan ser entendidos por humanos y máquinas. Se dividen los programas en módulos y se utilizan estructuras de control como la secuencial, alternativa y repetitiva.
Este documento describe el perceptrón simple y multicapa. El perceptrón simple es un modelo unidireccional con una capa de entrada y una de salida binaria. Aprende de forma supervisada pero tiene limitaciones como no poder aprender la función XOR. El perceptrón multicapa tiene múltiples capas ocultas y puede aproximar cualquier función. Aprende mediante retropropagación del error para ajustar los pesos entre las 300 neuronas y 20.000 conexiones.
Este documento cubre temas relacionados con asignaciones de variables en Java, incluyendo:
1) Literales para enteros, flotantes, caracteres y cadenas.
2) Asignación de valores a variables primitivas y de objetos.
3) Alcance y vida útil de variables estáticas, de instancia, de bloque y locales.
4) Inicialización de variables y valores por defecto.
5) Uso de arrays unidimensionales y multidimensionales.
Este documento trata sobre el polimorfismo en programación orientada a objetos. Define polimorfismo como la capacidad de que objetos de tipos relacionados respondan de forma diferente a un mismo mensaje. Explica las diferencias entre polimorfismo y sobrecarga, y describe métodos abstractos, clases abstractas e interfaces. Finalmente, resume los diferentes tipos de polimorfismo como sobreescritura de métodos, sobreescritura de métodos abstractos y sobreescritura de métodos a través de interfaces.
El documento describe diferentes tipos de programas en Java como applets y programas autónomos. También explica conceptos básicos como clases, objetos, variables, constantes y tipos de datos. Además, cubre estructuras de control como if, else, while y for y operadores aritméticos. Finalmente, presenta ejemplos básicos de código Java.
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El documento presenta una introducción al lenguaje de programación Pascal. Explica que Pascal es un lenguaje estructurado que facilita la programación modular a través de funciones y módulos. Además, resume las principales estructuras de control de flujo como secuencia, selección y repetición que todo programa en Pascal debe tener. Finalmente, lista palabras clave y tipos de datos comunes en Pascal.
Este documento presenta una clase sobre los fundamentos de Java. La clase cubre temas como qué es Java, la máquina virtual Java, programación orientada a objetos, variables, tipos de datos, operadores y comentarios. El objetivo es que los estudiantes aprendan las peculiaridades de Java como lenguaje de programación, cómo declarar variables y trabajar con operadores, y definir e interpretar expresiones e instrucciones.
El documento presenta una introducción a los autómatas finitos determinísticos y no determinísticos. Define formalmente un autómata finito determinístico como una 5-tupla con estados, alfabeto, estado inicial, estados finales y función de transición. Explica cómo representarlos mediante diagramas de transición y tablas de transición. Luego introduce los autómatas finitos no determinísticos y su función de transición que devuelve conjuntos de estados.
El documento habla sobre conceptos básicos de programación como el código fuente, variables, constantes, pseudocódigo, diagramas de flujo, tipos de datos, estructuras de programación secuenciales, selectivas e iterativas y anidamiento. Explica que la programación sirve para diseñar, crear, ejecutar y corregir código y que este se almacena en la memoria del computador usando variables y constantes.
Este documento presenta información sobre el uso de APIs en Java y puertos. Explica el método length de la clase String de Java y cómo usarlo para evitar errores. También describe los conceptos de interrupción, puertos seriales y paralelos, e interrupciones que intervienen en cada punto.
Este documento presenta información sobre el uso de APIs en Java y puertos (Java COM). Explica el método length de la clase String del API de Java y cómo usarlo para evitar errores. También describe conceptos fundamentales de interrupciones y puertos como puertos seriales, paralelos y sus variantes físicas.
1) El documento explica las sentencias if, else if, else y switch en Java. 2) También cubre los bucles while, do y for, incluyendo el for-each introducido en Java 6. 3) Se proveen ejemplos de código para ilustrar el uso correcto de estas sentencias de control de flujo.
Este documento presenta una práctica de programación en ensamblador que involucra graficar polinomios y derivadas de funciones. El objetivo es aprender operaciones básicas en ensamblador como ingresar datos, realizar cálculos y dibujar usando el modo de video 13h. Se definen macros y funciones como push, pop, mov y saltos condicionales. El flujo incluye pedir un método numérico, ingresar datos, ejecutarlo, graficar y dibujar puntos evaluando la función en un intervalo.
Este documento introduce conceptos básicos de programación, incluyendo estructura de un programa, tipos de datos, declaración de variables, entrada y salida, instrucciones condicionales y repetitivas, y procedimientos y funciones. Explica el proceso de desarrollo de algoritmos, diseño, codificación, compilación y ejecución de programas.
Este documento presenta una introducción al lenguaje de programación Python. Explica conceptos básicos como variables, tipos de datos, listas, tuplas, módulos y funciones. También introduce estructuras de control como condicionales if/else y ciclos while y for. Finalmente, brinda detalles sobre el lenguaje Python, su forma de ejecución y tipado dinámico.
Este documento presenta información sobre pseudocódigo, diagramas de flujo, tipos de instrucciones y tipos de programación. Describe las características del pseudocódigo y su estructura, las reglas para crear diagramas de flujo y su simbología, e introduce los tipos de instrucciones como control, alternativas y repetitivas. Además, explica brevemente diferentes tipos de programación como concurrente, orientada a objetos, lógica, funcional, estructurada y modular.
Este documento resume los fundamentos de Java, incluyendo la estructura de un archivo fuente Java, identificadores válidos, arreglos, recolección de basura, tipos de datos primitivos, operadores, conversiones de tipos y asignaciones.
El documento resume JavaScript, un lenguaje de scripting usado principalmente en páginas web. Es un lenguaje interpretado del lado del cliente, dinámico y basado en objetos que permite interactividad en las páginas web mediante el manejo de eventos y la manipulación del DOM. Ofrece tipos de datos, estructuras de control, funciones y objetos para facilitar el desarrollo de aplicaciones web interactivas.
Este documento presenta las diferentes paletas de bloques disponibles en Tortugarte. Incluye bloques para mover y rotar la tortuga, dibujar con diferentes colores y tamaños de pincel, usar números, flujos de control, y definir y usar bloques propios. Explica brevemente la función de cada bloque de las paletas de Movimiento, Pincel, Números, Flujo y Bloques personalizados.
Este manual proporciona una introducción al lenguaje de programación de Arduino. Explica la estructura básica de los programas de Arduino, incluidas las funciones setup() y loop(), y describe conceptos como variables, tipos de datos, operadores, control de flujo, E/S digitales y analógicas, tiempo, matemáticas, aleatoriedad y comunicación en serie. También incluye apéndices sobre conexiones de E/S, librerías, señales PWM, comunicación con otros sistemas y palabras reservadas.
El documento describe conceptos básicos de programación orientada a objetos en Java, incluyendo clases, métodos, objetos y estructuras de control como condicionales e iterativas. Explica cómo leer datos de entrada, realizar cálculos y mostrar resultados. Presenta ejemplos de problemas y su solución algorítmica en pseudocódigo y Java.
Este documento describe el funcionamiento de una máquina de Turing universal. Explica que una máquina de Turing universal puede simular cualquier otra máquina de Turing al leer tanto la descripción de la máquina a simular como la entrada. Luego detalla que una máquina de Turing está compuesta de un cabezal lector/escritor y una cinta infinita donde el cabezal puede leer, borrar y escribir símbolos siguiendo una tabla de estados. Finalmente, resume que las máquinas de Turing pueden reconocer todos los lenguajes recursivamente
Este documento contiene información sobre estructuras condicionales en los lenguajes de programación C y Java. Brevemente describe el uso de if/else, operadores booleanos y switch en C, así como arrays, listas enlazadas y estructuras condicionales como if, switch y bucles while y for en Java. El documento proporciona ejemplos de código para ilustrar el uso de estas estructuras en ambos lenguajes.
Funcion computable y parcialmente computableAniitha Mtz
Este documento resume las funciones computables, parcialmente computables y no computables. Explica que las funciones computables son aquellas que pueden resolverse mediante algoritmos como las máquinas de Turing. Las funciones parcialmente computables pueden computar valores para algunos dominios pero no para otros. Finalmente, existen problemas no computables que no tienen solución algorítmica como el problema de la detención.
Redes Neuronales Monocapa con Conexiones en Cascada PERCEPTRONESCOM
El documento describe el perceptrón, la primera red neuronal artificial inventada por Frank Rosenblatt en 1957. El perceptrón tiene una arquitectura de dos capas, con una capa de entrada y una capa de salida con una única neurona. Se entrena mediante la regla del perceptrón, que modifica los pesos sinápticos para minimizar el error entre la salida deseada y la real. El perceptrón solo puede resolver problemas linealmente separables.
El documento describe las redes neuronales artificiales Perceptron y ADALINE. Explica que el Perceptron puede resolver problemas linealmente separables mientras que ADALINE minimiza un error cuadrático medio. También describe el perceptrón multicapa, el cual puede resolver problemas no lineales usando múltiples capas ocultas, y el algoritmo de retropropagación para el aprendizaje. Finalmente, presenta un ejemplo para entrenar un perceptrón simple como una puerta lógica OR.
Este documento describe diferentes estructuras de control de flujo en LabVIEW, incluyendo bucles for y while, así como la estructura de caso. El bucle for se ejecuta un número definido de veces, mientras que el bucle while se ejecuta indefinidamente hasta que la condición se vuelve verdadera. La estructura de caso ejecuta uno de varios subdiagramas condicionales dependiendo del valor de entrada.
El documento presenta una introducción al lenguaje de programación Pascal. Explica que Pascal es un lenguaje estructurado que facilita la programación modular a través de funciones y módulos. Además, resume las principales estructuras de control de flujo como secuencia, selección y repetición que todo programa en Pascal debe tener. Finalmente, lista palabras clave y tipos de datos comunes en Pascal.
Este documento presenta una clase sobre los fundamentos de Java. La clase cubre temas como qué es Java, la máquina virtual Java, programación orientada a objetos, variables, tipos de datos, operadores y comentarios. El objetivo es que los estudiantes aprendan las peculiaridades de Java como lenguaje de programación, cómo declarar variables y trabajar con operadores, y definir e interpretar expresiones e instrucciones.
El documento presenta una introducción a los autómatas finitos determinísticos y no determinísticos. Define formalmente un autómata finito determinístico como una 5-tupla con estados, alfabeto, estado inicial, estados finales y función de transición. Explica cómo representarlos mediante diagramas de transición y tablas de transición. Luego introduce los autómatas finitos no determinísticos y su función de transición que devuelve conjuntos de estados.
El documento habla sobre conceptos básicos de programación como el código fuente, variables, constantes, pseudocódigo, diagramas de flujo, tipos de datos, estructuras de programación secuenciales, selectivas e iterativas y anidamiento. Explica que la programación sirve para diseñar, crear, ejecutar y corregir código y que este se almacena en la memoria del computador usando variables y constantes.
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Este documento presenta información sobre el uso de APIs en Java y puertos (Java COM). Explica el método length de la clase String del API de Java y cómo usarlo para evitar errores. También describe conceptos fundamentales de interrupciones y puertos como puertos seriales, paralelos y sus variantes físicas.
1) El documento explica las sentencias if, else if, else y switch en Java. 2) También cubre los bucles while, do y for, incluyendo el for-each introducido en Java 6. 3) Se proveen ejemplos de código para ilustrar el uso correcto de estas sentencias de control de flujo.
Este documento presenta una práctica de programación en ensamblador que involucra graficar polinomios y derivadas de funciones. El objetivo es aprender operaciones básicas en ensamblador como ingresar datos, realizar cálculos y dibujar usando el modo de video 13h. Se definen macros y funciones como push, pop, mov y saltos condicionales. El flujo incluye pedir un método numérico, ingresar datos, ejecutarlo, graficar y dibujar puntos evaluando la función en un intervalo.
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Este documento presenta una introducción al lenguaje de programación Python. Explica conceptos básicos como variables, tipos de datos, listas, tuplas, módulos y funciones. También introduce estructuras de control como condicionales if/else y ciclos while y for. Finalmente, brinda detalles sobre el lenguaje Python, su forma de ejecución y tipado dinámico.
Este documento presenta información sobre pseudocódigo, diagramas de flujo, tipos de instrucciones y tipos de programación. Describe las características del pseudocódigo y su estructura, las reglas para crear diagramas de flujo y su simbología, e introduce los tipos de instrucciones como control, alternativas y repetitivas. Además, explica brevemente diferentes tipos de programación como concurrente, orientada a objetos, lógica, funcional, estructurada y modular.
Este documento resume los fundamentos de Java, incluyendo la estructura de un archivo fuente Java, identificadores válidos, arreglos, recolección de basura, tipos de datos primitivos, operadores, conversiones de tipos y asignaciones.
El documento resume JavaScript, un lenguaje de scripting usado principalmente en páginas web. Es un lenguaje interpretado del lado del cliente, dinámico y basado en objetos que permite interactividad en las páginas web mediante el manejo de eventos y la manipulación del DOM. Ofrece tipos de datos, estructuras de control, funciones y objetos para facilitar el desarrollo de aplicaciones web interactivas.
Este documento presenta las diferentes paletas de bloques disponibles en Tortugarte. Incluye bloques para mover y rotar la tortuga, dibujar con diferentes colores y tamaños de pincel, usar números, flujos de control, y definir y usar bloques propios. Explica brevemente la función de cada bloque de las paletas de Movimiento, Pincel, Números, Flujo y Bloques personalizados.
Este manual proporciona una introducción al lenguaje de programación de Arduino. Explica la estructura básica de los programas de Arduino, incluidas las funciones setup() y loop(), y describe conceptos como variables, tipos de datos, operadores, control de flujo, E/S digitales y analógicas, tiempo, matemáticas, aleatoriedad y comunicación en serie. También incluye apéndices sobre conexiones de E/S, librerías, señales PWM, comunicación con otros sistemas y palabras reservadas.
El documento describe conceptos básicos de programación orientada a objetos en Java, incluyendo clases, métodos, objetos y estructuras de control como condicionales e iterativas. Explica cómo leer datos de entrada, realizar cálculos y mostrar resultados. Presenta ejemplos de problemas y su solución algorítmica en pseudocódigo y Java.
Este documento describe el funcionamiento de una máquina de Turing universal. Explica que una máquina de Turing universal puede simular cualquier otra máquina de Turing al leer tanto la descripción de la máquina a simular como la entrada. Luego detalla que una máquina de Turing está compuesta de un cabezal lector/escritor y una cinta infinita donde el cabezal puede leer, borrar y escribir símbolos siguiendo una tabla de estados. Finalmente, resume que las máquinas de Turing pueden reconocer todos los lenguajes recursivamente
Este documento contiene información sobre estructuras condicionales en los lenguajes de programación C y Java. Brevemente describe el uso de if/else, operadores booleanos y switch en C, así como arrays, listas enlazadas y estructuras condicionales como if, switch y bucles while y for en Java. El documento proporciona ejemplos de código para ilustrar el uso de estas estructuras en ambos lenguajes.
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Este documento resume las funciones computables, parcialmente computables y no computables. Explica que las funciones computables son aquellas que pueden resolverse mediante algoritmos como las máquinas de Turing. Las funciones parcialmente computables pueden computar valores para algunos dominios pero no para otros. Finalmente, existen problemas no computables que no tienen solución algorítmica como el problema de la detención.
Redes Neuronales Monocapa con Conexiones en Cascada PERCEPTRONESCOM
El documento describe el perceptrón, la primera red neuronal artificial inventada por Frank Rosenblatt en 1957. El perceptrón tiene una arquitectura de dos capas, con una capa de entrada y una capa de salida con una única neurona. Se entrena mediante la regla del perceptrón, que modifica los pesos sinápticos para minimizar el error entre la salida deseada y la real. El perceptrón solo puede resolver problemas linealmente separables.
El documento describe las redes neuronales artificiales Perceptron y ADALINE. Explica que el Perceptron puede resolver problemas linealmente separables mientras que ADALINE minimiza un error cuadrático medio. También describe el perceptrón multicapa, el cual puede resolver problemas no lineales usando múltiples capas ocultas, y el algoritmo de retropropagación para el aprendizaje. Finalmente, presenta un ejemplo para entrenar un perceptrón simple como una puerta lógica OR.
Este documento describe diferentes estructuras de control de flujo en LabVIEW, incluyendo bucles for y while, así como la estructura de caso. El bucle for se ejecuta un número definido de veces, mientras que el bucle while se ejecuta indefinidamente hasta que la condición se vuelve verdadera. La estructura de caso ejecuta uno de varios subdiagramas condicionales dependiendo del valor de entrada.
El documento describe el perceptrón, la primera red neuronal artificial desarrollada por Rosenblatt en 1958. Consiste en una capa de entrada y una capa de salida unidireccional conectadas. El perceptrón calcula la salida de cada unidad de procesamiento como una función del peso sináptico y la entrada, más un umbral. Se entrena mediante una regla de aprendizaje que ajusta los pesos para minimizar el error entre la salida deseada y la obtenida.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo sus características como la capacidad de aprender de la experiencia y generalizar, su topología como redes de monocapa y multicapa, y los diferentes tipos de aprendizaje como el supervisado, no supervisado y de refuerzo. Explica cómo funcionan las redes neuronales mediante la propagación de señales entre neuronas conectadas y cómo aprenden a través del entrenamiento iterativo que modifica los pesos de las conexiones.
Perceptrón Simple – Redes Neuronales con Aprendizaje SupervisadoAndrea Lezcano
Presentación para cátedra de Inteligencia Artificial.
Tema de la clase: Redes Neuronales de Aprendizaje Supervisado, más específicamente. Perceptron Simple.
Author: Andrea Lezcano
Tutor de Cátedra: Ing. Sergio Pohlmann
Este documento trata sobre redes neuronales artificiales (ANN) e inteligencia artificial. Explica que las ANN se inspiran en las redes neuronales biológicas del cerebro humano y están constituidas por elementos similares a las neuronas. También describe conceptos como el aprendizaje, generalización y abstracción en ANN, y modelos como el perceptrón simple y el Adaline.
Es una investigación que ha realizado sobre: Técnicas para mejorar la forma en que las redes neuronales aprendan de los errores más rápidamente. Las técnicas utilizadas con sus formulas y laboratorios llevado adelante para verificar la sostenibilidad del proyecto y viabilidad logrando resultados asombrosos
Este documento presenta un cuestionario sobre sistemas inteligentes y redes neuronales para la primera práctica de una asignatura. Incluye preguntas sobre conceptos básicos de inteligencia artificial, el test de Turing, agentes, aplicaciones de IA, estructura y funcionamiento de redes neuronales, clasificación de redes neuronales, entrenamiento de perceptrones y resolución de problemas lógicos usando redes neuronales.
Este documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales difusas. Explica que las neuronas difusas utilizan operadores matemáticos difusos en las sinapsis y dendritas para transformar las entradas en salidas sinápticas. También describe los principales componentes de una neurona difusa como la fusificación de las entradas y la función de agregación. Finalmente, concluye que las neuronas difusas se pueden definir de diferentes formas dependiendo de los operadores y funciones utilizadas.
Este documento describe el funcionamiento básico de una neurona artificial. Explica que los usuarios pueden modificar los valores de entrada, pesos y función de activación de la neurona, y evaluar la salida resultante. También presenta aplicaciones como el reconocimiento de caracteres usando redes neuronales perceptron multicapa entrenadas con el algoritmo de retropropagación del error.
Existen muchos métodos o algoritmos para entrenar perceptron multicapas, sin embargo en este caso se mostrará la optimización de las respuestas al intentar entrenar una RNA Multicapa empleando el algoritmo de Simulated Annealing
Este documento presenta un cuestionario sobre sistemas inteligentes y redes neuronales. El cuestionario contiene preguntas sobre conceptos básicos de inteligencia artificial, redes neuronales biológicas y artificiales, tipos de redes neuronales artificiales, y ejemplos de entrenamiento y clasificación con perceptrones.
REDES NEURONALES Mapas con Características Autoorganizativas SomESCOM
1) El documento describe los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM), una técnica de redes neuronales no supervisada donde las neuronas se autoorganizan para clasificar datos de entrada. 2) Los SOM aprenden patrones en los datos y agrupan datos similares, mapeando su espacio de entrada a una grilla multidimensional. 3) Se entrenan presentando datos de entrada uno a uno, ajustando los pesos de la neurona ganadora y sus vecinas para que se parezcan más al patrón de entrada.
Este documento describe un reconocedor óptico de caracteres basado en redes neuronales. Explica cómo funcionan las neuronas artificiales y las redes neuronales, y cómo se usan para reconocer patrones de caracteres escaneados. Luego describe una aplicación desarrollada en C++ que permite a una red neuronal aprender caracteres mediante ejemplos y reconocer caracteres nuevos, incluso con ruido. La red usa la topología de Kohonen para este propósito de reconocimiento no supervisado de caracteres.
Este documento describe los componentes básicos de las redes neuronales artificiales, incluyendo neuronas artificiales, capas, funciones y mecanismos de aprendizaje. Explica conceptos como pesos, umbrales, funciones de activación y transferencia. También menciona algunas aplicaciones potenciales de las redes neuronales en áreas como el reconocimiento de caracteres, diagnósticos médicos, compresión de imágenes y predicción financiera.
El perceptrón es una red neuronal artificial básica que clasifica datos binarios. Consiste en una matriz de pesos que mapea las entradas a una salida binaria mediante una suma ponderada más un umbral. El aprendizaje actualiza los pesos según si la salida calculada coincide con la deseada, acercando los datos separables linealmente a clasificarse correctamente. Funciones como AND y OR son aprendibles, pero XOR requiere más de un perceptrón debido a su no linealidad.
El documento describe la toolbox de redes neuronales de MatLab. Explica cómo crear diferentes tipos de redes neuronales, incluidas redes estáticas y dinámicas. También describe las funciones disponibles para inicializar, entrenar y evaluar el rendimiento de las redes, así como para manipular los pesos y umbrales de las redes neuronales. Finalmente, incluye ejemplos de cómo utilizar la toolbox para tareas de clasificación y predicción.
1. Índice
!! Introducción
Redes Neuronales !! Perceptrón
!! Regla de Perceptrón, Regla Delta
!! Perceptrón Multicapa
!! Backpropagation
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 2
Introducción Problemas Adecuados para ANN
!! Modelo y método de aprendizaje para aproximar !! Instancias son representadas por vectores atributo-valor.
funciones reales y discretas.
!! La salida de la función puede ser discreta, real o vector
!! Uno de los métodos más efectivos para interpretar real o discreto.
datos ruidosos como imágenes y sonido.
!! Paradigma conexionista, inspirado por la observación !! Los datos de entrenamiento pueden contener errores.
del sistema nervioso biológico.
!! Largos tiempos de entrenamiento son aceptables.
!! En síntesis, consiste en la interconexión de unidades
simples (neuronas), donde cada una posee entradas !! Rápido tiempo de ejecución de la red.
reales y produce una salida real.
!! La necesidad de interpretar la función aprendida no es
relevante.
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 3 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 4
2. Perceptrón Perceptrón
!! Es el sistema de ANN más simple.
!! Dada una entrada en forma de vector (x1,…,xn), la
salida o(x1,…,xn) se calcula como:
!! El aprendizaje de un perceptrón consiste en encontrar
los pesos w0,…,wn que produzcan la salida deseada dada
!! Donde cada wi es un valor real constante o peso que una entrada.
determina la contribución de la entrada xi en la
salida. !! Por lo tanto, el espacio de hipótesis consiste en el
!! w0 es el umbral que debe superar la combinación conjunto de vectores reales:
lineal de las entradas para que el perceptrón
devuelva 1.
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 5 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 6
Perceptrón Perceptrón
!! Puede verse como un hiperplano superficie de decisión en un
espacio n-dimensional. !! Un perceptrón puede representar operaciones
booleanas básicas, ej: AND, OR, NOT.
El perceptrón devuelve 1 si la instancia está de un lado del plano
!!
!! Asumiendo true = 1, false = -1, una
y -1 si está del otro.
compuerta AND puede implementarse por
ejemplo, con un perceptrón de dos entradas y
!! No siempre es posible separar las instancias positivas y negativas
(ejemplo (b)), en los casos en que sí es posible se le llama pesos w0 = -0.8, w1 = w2 = 0.5.
linealmente separable(ejemplo (a)). !! La operación XOR no es posible representarla
mediante un perceptrón ya que no es
linealmente separable.
!! Sin embargo, es claro que cualquier función
booleana puede representarse como una red
interconectada de perceptrones.
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 7 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 8
3. Regla de Perceptrón Regla de Perceptrón
!! Esta regla permite ajustar los pesos de un !! La regla de perceptrón:
perceptrón para lograr la salida deseada para cada
ejemplo de entrenamiento.
!! Los pesos del perceptrón son inicializados con
valores aleatorios.
!! t es el valor deseado de la salida
!! Iterativamente se aplica la regla para ajustar los
pesos para cada ejemplo de entrenamiento. !! o es el valor de la salida generada por el perceptrón.
!! El proceso se finaliza cuando el perceptrón clasifica !! ! es una constante positiva llamada constante de
correctamente todos los ejemplos. aprendizaje, su rol es moderar el grado de ajuste de
cada iteración (usualmente un valor pequeño, ej: 0.1).
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 9 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 10
Descendiente por Gradiente: Regla Delta Descendiente por Gradiente: Regla Delta
!! La regla de Perceptrón ajusta con éxito funciones !! Se considera una medida de error de entrenamiento:
linealmente separables, pero falla en converger si los
ejemplos no son linealmente separables.
!! La regla delta soluciona este problema, converge a la
mejor aproximación al concepto objetivo.
!! Siendo D el conjunto de ejemplos de entrenamiento, td es
el valor deseado para el ejemplo d, y od el valor de la salida
!! La idea es utilizar descendiente por gradiente, para devuelta por el perceptrón aplicado al ejemplo d.
esto se considera un perceptrón sin umbral o unidad
lineal, cuya salida es:
!! E es la mitad del cuadrado de la diferencia entre el valor
deseado y el valor obtenido, sumada para cada ejemplo de
entrenamiento.
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 11 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 12
4. Descendiente por Gradiente: Regla Delta Descendiente por Gradiente: Regla Delta
!! La idea es modificar el vector de pesos en la dirección !! Cada ejemplo es un par (x,t), donde x es el vector
que produce el mayor decremento del error, hasta llegar
al mínimo error posible. de valores de entrada y t la salida deseada, el
!! Se logra derivando E con respecto a cada componente del algoritmo queda:
vector w (gradiente de E respecto a w): !! Inicializar cada wi con valores aleatorios
!! Inicializar cada "wi en 0
!! Hasta tener un error aceptable, repetir:
!! Para cada ejemplo (x,t):
!! Computar la salida o dado x#
!! El opuesto de este vector indica la dirección de mayor
!! Para cada "wi:
decremento del error.
!! La regla de ajuste queda: !! "wi = "wi+ !(t-o)xi(1)
!! Para cada peso wi:
!! wi = wi+ "wi(2)
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 13 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 14
Descendiente por Gradiente Incremental Perceptrón Multicapa
!! La convergencia puede ser lenta. !! Un solo perceptrón puede expresar solamente superficies
de decisión lineales.
!! Si hay múltiples mínimos locales, la convergencia al
mínimo global no está garantizada. !! Una red interconectada de perceptrones puede representar
superficies de decisión no lineales.
!! Variación: descendiente por gradiente incremetal.
!! ¿Qué tipo de unidad utilizar como base?
!! En vez de actualizar los pesos luego de analizar todos los !! Unidades lineales: producen redes multicapa que solo
ejemplos, se hace incrementalmente, en cada ejemplo. En pueden representar funciones lineales.
el algoritmo anterior, se elimina (2) y se cambia (1) por: !! Perceptrón con umbral: su discontinuidad no lo hace
diferenciable, no es apropiado para descendiente por
gradiente.
wi = wi+ !(t-o)xi#
!! Unidad Sigmoid: solución.
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 15 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 16
5. Perceptrón Multicapa: Unidad Sigmoid Perceptrón Multicapa: Unidad Sigmoid
!! Es una unidad cuya salida es una función diferenciable no !! La salida de la unidad varía entre 0 y 1.
lineal de sus entradas. !! Crece monótonamente con la entrada.
!! Primero computa la combinación lineal de sus entradas y !! Mapea un gran rango a un pequeño rango: squashing
luego computa la función sigmoid: function.
!! Su derivada se calcula fácilmente:
!! El término e-y se puede cambiar por e-ky donde k es
constante positiva que ajusta el paso del umbral.
!! La función tanh (tangente hiperbólica) también suele ser
utilizada, devuelve valores entre -1 y 1.
Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 17 Métodos de Aprendizaje Automático - InCo 18
Algoritmo de Backpropagation Algoritmo de Backpropagation
!! Se utiliza para aprender los pesos de una red multicapa. !! Nuevamente se utiliza descendiente por gradiente para
!! Utiliza descendiente por gradiente para minimizar el minimizar E.
cuadrado del error entre el valor de salida y el valor
deseado. !! La superficie de error puede tener varios mínimos locales,
!! Ahora se considera el error producido por multiples por lo tanto, no está garantizada la convergencia al
salidas: mínimo global.
!! Este algoritmo se aplica a redes de capas feedforward,
en esta arquitectura, la capa n conecta sus entradas con
!! Donde salidas es el conjunto de unidades de salida, tkd y okd salidas de la capa n-1 y sus salidas con entradas de la capa
son la salida deseada y obtenida asociadas a la k-esima n+1.
unidad y el ejemplo d.
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6. Algoritmo de Backpropagation Algoritmo de Backpropagation: Dos Capas
!! Ejemplo arquitectura feedforward: !! Cada ejemplo es un par (x,t), donde x y t son vectores de
entrada y salida respectivamente.
!! ! es la constante de aprendizaje.
!! nin es el número de entradas de la red
!! noculta es el número de unidades en la capa oculta.
!! nsalidaes el número de unidades de salida
!! La entrada de la unidad i hacia la j se denota xji, y el peso
de i a j se denota wji.
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Algoritmo de Backpropagation: Dos Capas Algoritmo de Backpropagation: General
!! Crear la red de nin entradas, noculta unidades ocultas y nsalida !! El algoritmo anterior se generaliza fácilmente para redes
unidades de salida. con una profundidad arbitraria.
!! Inicializar los pesos con valores aleatorios pequeños.
!! Hasta tener un error aceptable, repetir !! La regla para computar los pesos de las unidades de salida
!! Para cada (x,t) en los ejemplos de entrenamiento:
!! Propagar entrada hacia delante: dada la entrada x en la red, computar cada salida de es igual.
cada unidad de la red.
!! Propagar errores hacia atrás:
!! Para cada unidad de salida k calcular el error $k#
!! La regla para computar los errores en las unidades
ocultas:
!! Para cada unidad oculta, calcular su error $h:
!! Actualizar cada peso wji:
!! El error $r para la unidad r de la capa m se computa a
partir de los error $ de la siguiente capa m+1.
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7. Algoritmo de Backpropagation: Momento Diseño de una Red
!! Una variación en la regla de actualización de pesos: !! Puntos a considerar:
agregar momento. !! Entradas: ¿qué atributos, propiedades del dominio considerar? ¿Normalizar?
!! La actualización del peso en la n-esima iteración depende ¿Discretaso reales? ¿Rango? ¿Cuántas? ¿Course of dimensionality?
parcialmente de la n-1 iteración:
!! Arquitectura: ¿Cuántas capas? ¿Cómo interconectarlas?
!! Función de activación: ¿Cuál utilizar? ¿Con qué umbral?¿En qué rango?
!! "wji(n) es la actualización de un peso en la n-esima !! Salidas: ¿Cuántas? ¿Qué devuelven? ¿En qué rango? ¿Discreto o real?
iteración.
!! % es una constante llama momentum, con 0!%<1. !! Ejemplos de entrenamiento: ¿De dónde los obtengo? ¿Cómo los represento?
¿Cuántos tengo? ¿Qué tan confiables son?
!! El efecto es dar inercia a la trayectoria de descendiente,
mantenerse moviendo en superficies planas e incrementar !! Algoritmo de entrenamiento: ¿Backpropagation u otro? ¿Cuándo parar de
la velocidad de convergencia. entrenar? ¿Offline u online? ¿Batch o incremental?
!! Constante de aprendizaje: ¿Cuándo corresponde utilizarla? ¿Qué valor usar?
¿Hay que decrementarlo a medida que avanza el entrenamiento?
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