El documento describe el método de aprendizaje por descenso más pronunciado para entrenar una red neuronal multicapa. Este método inicia con pesos aleatorios y un factor de aprendizaje alto que se va doblando. Si el error medio cuadrático MSE no disminuye, los pesos retornan a sus valores iniciales y el factor de aprendizaje se reduce a la mitad, repitiendo este proceso hasta encontrar una tasa que minimice el error.
Este documento presenta 8 conjuntos de vectores y solicita determinar si cada conjunto forma un espacio vectorial y si es linealmente dependiente o independiente.
Este documento presenta las instrucciones para un examen final de Cálculo III. Indica que no está permitido prestar o intercambiar implementos durante el examen, hacer preguntas sobre las respuestas o usar calculadoras. El examen consta de 6 preguntas sobre temas como funciones continuas, derivadas, puntos críticos, multiplicadores de Lagrange y volúmenes rotacionales.
El documento presenta una introducción al método de interpolación de Newton en diferencias finitas. Explica las fórmulas de Newton en diferencias progresivas y regresivas, que permiten expresar el polinomio de interpolación en términos de diferencias finitas cuando las abscisas son equidistantes. También incluye un ejemplo de aplicación para hallar una fórmula para la suma de los primeros números naturales usando interpolación.
Este documento presenta las raíces aritméticas, incluyendo su definición, reducción de expresiones con raíces de distinto índice, y propiedades básicas de las raíces. Luego, proporciona ejercicios para aplicar estos conceptos, resolviendo expresiones radicales y utilizando propiedades como la distribución sobre la multiplicación.
Este documento presenta varios ejercicios sobre señales discretas. En el primer ejercicio, se define una señal x[n] y su repetición periódica y[n], y se calcula la energía y potencia de ambas señales. En el segundo ejercicio, se define otra señal x[n] y se piden varias tareas relacionadas con esta señal y sus versiones retrasadas y invertidas. Los ejercicios siguientes tratan sobre propiedades de sistemas de tiempo discreto y operaciones básicas con señales discretas como
Este documento describe el método de diferencias finitas para aproximar soluciones de ecuaciones diferenciales ordinarias y en derivadas parciales. Explica cómo discretizar las variables continuas en una grilla finita y reemplazar derivadas por diferencias finitas. Luego presenta fórmulas para aproximar derivadas de primer y segundo orden usando diferencias hacia adelante, hacia atrás y centrales. Finalmente, muestra un ejemplo numérico para resolver una ecuación diferencial de primer orden.
Mejoras al aprendizaje del perceptrón multicapa mediante retro propagación. Aprendizaje por descenso más pronunciado. Entrenamiento de una red neuronal con patrones de XOR.
Este documento describe el uso de redes neuronales para identificar sistemas dinámicos. Explica que una red neuronal estática solo puede identificar sistemas estáticos, por lo que se debe considerar al sistema dinámico como estático en pequeños intervalos de tiempo. También presenta ejemplos de cómo identificar funciones mediante redes neuronales, variando parámetros como el número de neuronas escondidas y el método de entrenamiento.
Este documento presenta 8 conjuntos de vectores y solicita determinar si cada conjunto forma un espacio vectorial y si es linealmente dependiente o independiente.
Este documento presenta las instrucciones para un examen final de Cálculo III. Indica que no está permitido prestar o intercambiar implementos durante el examen, hacer preguntas sobre las respuestas o usar calculadoras. El examen consta de 6 preguntas sobre temas como funciones continuas, derivadas, puntos críticos, multiplicadores de Lagrange y volúmenes rotacionales.
El documento presenta una introducción al método de interpolación de Newton en diferencias finitas. Explica las fórmulas de Newton en diferencias progresivas y regresivas, que permiten expresar el polinomio de interpolación en términos de diferencias finitas cuando las abscisas son equidistantes. También incluye un ejemplo de aplicación para hallar una fórmula para la suma de los primeros números naturales usando interpolación.
Este documento presenta las raíces aritméticas, incluyendo su definición, reducción de expresiones con raíces de distinto índice, y propiedades básicas de las raíces. Luego, proporciona ejercicios para aplicar estos conceptos, resolviendo expresiones radicales y utilizando propiedades como la distribución sobre la multiplicación.
Este documento presenta varios ejercicios sobre señales discretas. En el primer ejercicio, se define una señal x[n] y su repetición periódica y[n], y se calcula la energía y potencia de ambas señales. En el segundo ejercicio, se define otra señal x[n] y se piden varias tareas relacionadas con esta señal y sus versiones retrasadas y invertidas. Los ejercicios siguientes tratan sobre propiedades de sistemas de tiempo discreto y operaciones básicas con señales discretas como
Este documento describe el método de diferencias finitas para aproximar soluciones de ecuaciones diferenciales ordinarias y en derivadas parciales. Explica cómo discretizar las variables continuas en una grilla finita y reemplazar derivadas por diferencias finitas. Luego presenta fórmulas para aproximar derivadas de primer y segundo orden usando diferencias hacia adelante, hacia atrás y centrales. Finalmente, muestra un ejemplo numérico para resolver una ecuación diferencial de primer orden.
Mejoras al aprendizaje del perceptrón multicapa mediante retro propagación. Aprendizaje por descenso más pronunciado. Entrenamiento de una red neuronal con patrones de XOR.
Este documento describe el uso de redes neuronales para identificar sistemas dinámicos. Explica que una red neuronal estática solo puede identificar sistemas estáticos, por lo que se debe considerar al sistema dinámico como estático en pequeños intervalos de tiempo. También presenta ejemplos de cómo identificar funciones mediante redes neuronales, variando parámetros como el número de neuronas escondidas y el método de entrenamiento.
El documento resume los conceptos clave de las redes ADALINE (Adaptive Linear Neuron) y el algoritmo LMS (Least Mean Square). La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de una función escalón. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más poderoso que la regla de aprendizaje del perceptrón para resolver problemas linealmente separables.
El documento resume los conceptos clave de las redes neuronales ADALINE (Adaptive Linear Neuron) y el algoritmo LMS (Least Mean Square). La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de una función escalón. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más poderoso que la regla de aprendizaje del perceptrón para resolver problemas de clasificación linealmente separables.
El documento resume las redes ADALINE y el algoritmo LMS. La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de escalonada. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más robusto al ruido que la regla de aprendizaje del perceptrón. El algoritmo LMS actualiza los pesos de acuerdo a la dirección opuesta al gradiente del error para converger a la solución óptima.
Este documento presenta la resolución de problemas de física mediante métodos numéricos. Se proponen varios problemas de mecánica de fluidos y se desarrollan sus soluciones empleando métodos como eliminación de Gauss y sustitución regresiva, implementados en un programa de Fortran. El objetivo es facilitar a los estudiantes la verificación de resultados teóricos mediante cálculos numéricos, comprobando que los resultados difieren poco debido a errores inevitables en los métodos.
Este documento presenta información sobre exponentes y potenciación. Explica las definiciones de exponentes naturales, cero y negativos, y varios teoremas de potenciación. También cubre conceptos como multiplicación, división y elevación de potencias con bases iguales, así como fracciones elevadas a potencias. Finalmente, incluye ejemplos para aplicar estos conceptos.
Regla de aprendizaje del perceptrón simpleAndrea Lezcano
Regla de aprendizaje del Perceptrón Simple. Redes Neuronales Artificiales de aprendizaje supervisado (offline). Regla del Perceptrón.
Autor: Andrea Lezcano
Este documento trata sobre integrales impropias. Brevemente describe algunos ejemplos de cálculo de integrales impropias, incluyendo el cálculo de límites al infinito y la sustitución de variables. También menciona los nombres de los integrantes del grupo que realizó el trabajo.
Este documento presenta información sobre números enteros, racionales y divisibilidad para el primer bimestre de 1o año. Explica conceptos como operaciones con números enteros y racionales, criterios de divisibilidad, números primos y compuestos, y mínimo común múltiplo. También incluye ejemplos de problemas y ejercicios resueltos sobre potenciación de números enteros aplicando las propiedades de las potencias.
Este documento presenta el plan de estudios para una clase de cálculo diferencial. Incluye los objetivos de aprendizaje, indicadores y conceptos fundamentales sobre derivadas de funciones algebraicas y trascendentales. El profesor Osiris Frías Sierra enseñará cómo aplicar técnicas de derivación para resolver problemas involucrando funciones aritméticas y trascendentales.
El documento presenta información sobre operaciones combinadas con números enteros para el octavo básico de matemáticas. Explica las reglas de prioridad y signos de las operaciones con enteros, así como objetivos de aprendizaje como comprender la adición, sustracción, multiplicación y división de números enteros. Además, entrega orientaciones para los estudiantes sobre cómo abordar los ejemplos presentados.
Este documento presenta el análisis numérico realizado por un estudiante sobre diferentes tareas. En la tarea 5.1, calcula la cuadrática que pasa por tres puntos dados. En la tarea 5.2, genera datos usando una función cuadrática y calcula el error al aproximarla con líneas rectas. Luego, repite el proceso para otras funciones en las tareas 5.3 a 5.5. Finalmente, resuelve problemas adicionales usando mínimos cuadrados, splines y interpolación/extrapolación lineal.
Este documento resume tres medidas de tendencia central (media aritmética, mediana y moda) y explica cómo calcularlas. También describe tablas de frecuencia, gráficos estadísticos como histogramas y diagramas de sectores, y medidas de dispersión como desviación estándar y varianza. El documento proporciona fórmulas, ejemplos y definiciones para comprender y calcular estos conceptos estadísticos básicos.
Este documento describe el aprendizaje por descenso de gradiente y el entrenamiento de redes neuronales. Explica los pasos para entrenar una red neuronal de una capa y un perceptrón multicapa, incluyendo la selección de pesos iniciales, tasa de aprendizaje y función de error. También presenta consideraciones prácticas como el preprocesamiento de datos, evitar puntos planos y mínimos locales, y determinar cuándo detener el entrenamiento. Finalmente, incluye código para implementar algunas de estas consideraciones.
1) El documento describe el perceptrón y Adaline, que son redes neuronales simples capaces de realizar clasificación y regresión.
2) El perceptrón es una red monocapa que determina un hiperplano discriminante para separar clases a partir de ejemplos etiquetados.
3) Adaline es similar al perceptrón pero produce salidas reales en lugar de binarias y minimiza el error cuadrático medio usando la regla Delta.
Este documento presenta información sobre potencias. Define una potencia como un producto de factores iguales formado por la base y el exponente. Explica las propiedades básicas de las potencias como sumar exponentes al multiplicar potencias de igual base y restarlos al dividir. También cubre potencias de números enteros, racionales y exponentes negativos.
S01.s2 - Material- Operaciones con Vectores en R2.pdfKoka43
El documento trata sobre vectores en R2 y sus operaciones. Explica que los vectores son importantes en ingeniería para representar fuerzas y movimientos. Define conceptos como magnitud, dirección, sentido, vectores unitarios y canónicos. Describe operaciones básicas con vectores como suma, resta, multiplicación por escalar. El objetivo es que los estudiantes aprendan a realizar estas operaciones y descomponer vectores.
El documento presenta los resultados de una encuesta realizada a 200 profesores sobre su grado de escalafón y asignación salarial. Se muestran los cuantiles de los grados de escalafón, incluyendo el 0%, 10%, 20%, etc percentil. Los cuantiles proveen información sobre la distribución de los grados de escalafón entre los profesores encuestados.
El documento presenta los resultados de una encuesta realizada a 200 profesores sobre su grado de escalafón y asignación salarial. Se muestran los cuantiles de los grados de escalafón, incluyendo el 0%, 10%, 20%, etc percentil. Los cuantiles proporcionan un resumen conciso de cómo se distribuyen los grados de escalafón entre los profesores encuestados.
examen de ingreso para la escuela de patrone mar del plataMarco Abel
Este documento proporciona información sobre los exámenes de ingreso a la Escuela Nacional de Pesca "Comandante Luis Piedra Buena". Incluye recomendaciones para los aspirantes, detalles de contacto y una lista de contenidos que serán evaluados en las pruebas de matemáticas y conocimientos profesionales. Los aspirantes deberán presentarse en la fecha indicada para rendir exámenes sobre operaciones matemáticas básicas, sistemas de unidades, competencias relacionadas con las asignaturas de maniobra y artes de pes
Este documento describe el uso de una tarjeta de adquisición STM32F4-Discovery para realizar tareas de entrada y salida digital. Explica las características de la tarjeta, cómo instalar el software necesario, y proporciona ejemplos de cómo encender LEDs y realizar comunicación serial usando la tarjeta.
El documento describe el concepto de control difuso y cómo implementarlo. Explica que el control difuso es útil cuando se usa el conocimiento de un operador humano para construir un controlador sin necesidad de un modelo matemático del proceso. Describe los elementos clave del control difuso como la base de reglas, la fusificación, la máquina de inferencias y la defusificación. Luego presenta un algoritmo de fusificación para clasificar velocidades como bajas, medias o altas basado en funciones de pertenencia.
El documento resume los conceptos clave de las redes ADALINE (Adaptive Linear Neuron) y el algoritmo LMS (Least Mean Square). La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de una función escalón. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más poderoso que la regla de aprendizaje del perceptrón para resolver problemas linealmente separables.
El documento resume los conceptos clave de las redes neuronales ADALINE (Adaptive Linear Neuron) y el algoritmo LMS (Least Mean Square). La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de una función escalón. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más poderoso que la regla de aprendizaje del perceptrón para resolver problemas de clasificación linealmente separables.
El documento resume las redes ADALINE y el algoritmo LMS. La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de escalonada. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más robusto al ruido que la regla de aprendizaje del perceptrón. El algoritmo LMS actualiza los pesos de acuerdo a la dirección opuesta al gradiente del error para converger a la solución óptima.
Este documento presenta la resolución de problemas de física mediante métodos numéricos. Se proponen varios problemas de mecánica de fluidos y se desarrollan sus soluciones empleando métodos como eliminación de Gauss y sustitución regresiva, implementados en un programa de Fortran. El objetivo es facilitar a los estudiantes la verificación de resultados teóricos mediante cálculos numéricos, comprobando que los resultados difieren poco debido a errores inevitables en los métodos.
Este documento presenta información sobre exponentes y potenciación. Explica las definiciones de exponentes naturales, cero y negativos, y varios teoremas de potenciación. También cubre conceptos como multiplicación, división y elevación de potencias con bases iguales, así como fracciones elevadas a potencias. Finalmente, incluye ejemplos para aplicar estos conceptos.
Regla de aprendizaje del perceptrón simpleAndrea Lezcano
Regla de aprendizaje del Perceptrón Simple. Redes Neuronales Artificiales de aprendizaje supervisado (offline). Regla del Perceptrón.
Autor: Andrea Lezcano
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Este documento presenta el plan de estudios para una clase de cálculo diferencial. Incluye los objetivos de aprendizaje, indicadores y conceptos fundamentales sobre derivadas de funciones algebraicas y trascendentales. El profesor Osiris Frías Sierra enseñará cómo aplicar técnicas de derivación para resolver problemas involucrando funciones aritméticas y trascendentales.
El documento presenta información sobre operaciones combinadas con números enteros para el octavo básico de matemáticas. Explica las reglas de prioridad y signos de las operaciones con enteros, así como objetivos de aprendizaje como comprender la adición, sustracción, multiplicación y división de números enteros. Además, entrega orientaciones para los estudiantes sobre cómo abordar los ejemplos presentados.
Este documento presenta el análisis numérico realizado por un estudiante sobre diferentes tareas. En la tarea 5.1, calcula la cuadrática que pasa por tres puntos dados. En la tarea 5.2, genera datos usando una función cuadrática y calcula el error al aproximarla con líneas rectas. Luego, repite el proceso para otras funciones en las tareas 5.3 a 5.5. Finalmente, resuelve problemas adicionales usando mínimos cuadrados, splines y interpolación/extrapolación lineal.
Este documento resume tres medidas de tendencia central (media aritmética, mediana y moda) y explica cómo calcularlas. También describe tablas de frecuencia, gráficos estadísticos como histogramas y diagramas de sectores, y medidas de dispersión como desviación estándar y varianza. El documento proporciona fórmulas, ejemplos y definiciones para comprender y calcular estos conceptos estadísticos básicos.
Este documento describe el aprendizaje por descenso de gradiente y el entrenamiento de redes neuronales. Explica los pasos para entrenar una red neuronal de una capa y un perceptrón multicapa, incluyendo la selección de pesos iniciales, tasa de aprendizaje y función de error. También presenta consideraciones prácticas como el preprocesamiento de datos, evitar puntos planos y mínimos locales, y determinar cuándo detener el entrenamiento. Finalmente, incluye código para implementar algunas de estas consideraciones.
1) El documento describe el perceptrón y Adaline, que son redes neuronales simples capaces de realizar clasificación y regresión.
2) El perceptrón es una red monocapa que determina un hiperplano discriminante para separar clases a partir de ejemplos etiquetados.
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S01.s2 - Material- Operaciones con Vectores en R2.pdfKoka43
El documento trata sobre vectores en R2 y sus operaciones. Explica que los vectores son importantes en ingeniería para representar fuerzas y movimientos. Define conceptos como magnitud, dirección, sentido, vectores unitarios y canónicos. Describe operaciones básicas con vectores como suma, resta, multiplicación por escalar. El objetivo es que los estudiantes aprendan a realizar estas operaciones y descomponer vectores.
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El documento presenta los resultados de una encuesta realizada a 200 profesores sobre su grado de escalafón y asignación salarial. Se muestran los cuantiles de los grados de escalafón, incluyendo el 0%, 10%, 20%, etc percentil. Los cuantiles proporcionan un resumen conciso de cómo se distribuyen los grados de escalafón entre los profesores encuestados.
examen de ingreso para la escuela de patrone mar del plataMarco Abel
Este documento proporciona información sobre los exámenes de ingreso a la Escuela Nacional de Pesca "Comandante Luis Piedra Buena". Incluye recomendaciones para los aspirantes, detalles de contacto y una lista de contenidos que serán evaluados en las pruebas de matemáticas y conocimientos profesionales. Los aspirantes deberán presentarse en la fecha indicada para rendir exámenes sobre operaciones matemáticas básicas, sistemas de unidades, competencias relacionadas con las asignaturas de maniobra y artes de pes
Similar a Actividad no10 1er parcial lema evelyn (20)
Este documento describe el uso de una tarjeta de adquisición STM32F4-Discovery para realizar tareas de entrada y salida digital. Explica las características de la tarjeta, cómo instalar el software necesario, y proporciona ejemplos de cómo encender LEDs y realizar comunicación serial usando la tarjeta.
El documento describe el concepto de control difuso y cómo implementarlo. Explica que el control difuso es útil cuando se usa el conocimiento de un operador humano para construir un controlador sin necesidad de un modelo matemático del proceso. Describe los elementos clave del control difuso como la base de reglas, la fusificación, la máquina de inferencias y la defusificación. Luego presenta un algoritmo de fusificación para clasificar velocidades como bajas, medias o altas basado en funciones de pertenencia.
The document discusses the practical considerations for training neural networks using gradient descent. It addresses choosing an initial learning rate and weights, whether to use batch or online training, selecting an appropriate activation function, avoiding flat spots and local minima in the error function, and knowing when to stop training. The key factors that influence successful training of neural networks using gradient descent are preprocessing data, initialization, learning rate, training method, activation functions, and stopping criteria.
Este documento describe un estudio de un perceptrón multicapa con dos entradas realizado por Evelyn Gabriela Lema Vinueza. Incluye gráficos de funciones de neuronas individuales y de la red, variando los pesos. También analiza cómo los pesos afectan la posición y orientación de las líneas de frontera de la red, y cómo estas líneas determinan la activación de las neuronas.
Este documento presenta los resultados de un estudio sobre la función de activación sigmoide en redes neuronales. En la primera página, demuestra la derivada de la función sigmoide y grafica la función de salida para diferentes valores de los pesos w0 y w1. En la página 2, grafica la función para diferentes valores de w0 manteniendo w1 constante. Luego, en la página 3 resume los efectos del ajuste de w0 y w1 durante el aprendizaje y en la página 4 demuestra que una red neuronal con tres neuronas puede reproducir una función cuad
Este documento describe un experimento para entrenar un perceptrón para clasificar aviones utilizando el aprendizaje supervisado. Se generan vectores de entrada y salida de entrenamiento y se inicializan los pesos de forma aleatoria. Luego, se actualizan los pesos a través de la regla del perceptrón o mediante descenso de gradiente durante 50 épocas. Finalmente, se grafica el error cuadrático total frente al número de épocas para evaluar el aprendizaje.
Este documento presenta los conceptos fundamentales del aprendizaje de un perceptrón simple, incluyendo la determinación de la ecuación de una línea recta para separar patrones en una compuerta AND, la demostración de que el problema de clasificación de aviones es linealmente separable, y la justificación de por qué la función XOR no es linealmente separable. También explica términos clave como aprendizaje, pesos iniciales aleatorios, y algoritmo de aprendizaje iterativo.
El documento describe el concepto de control difuso y cómo implementarlo. Explica que el control difuso es útil cuando se usa el conocimiento de un operador humano para construir un controlador sin necesidad de un modelo matemático del proceso. Describe los elementos clave del control difuso como la base de reglas, la fusificación, la máquina de inferencias y la defusificación. Luego presenta un algoritmo de fusificación para calcular los grados de pertenencia basado en rangos de velocidad.
Este documento describe el uso de redes neuronales inversas como controladores. Explica que una red neuronal entrenada puede cancelar la dinámica de una planta y hacer que su salida se parezca lo más posible a la señal de referencia. También indica que las salidas de la planta se usan como entradas de la red neuronal durante el entrenamiento para que aprenda a imitar la ley de control inversa ideal. Finalmente, proporciona enlaces a fuentes bibliográficas sobre el tema.
Este documento presenta el diseño de un controlador neuronal inverso para un sistema de control de temperatura de flujo de aire. Describe el modelo matemático del sistema, el entrenamiento de la red neuronal utilizando datos de la planta, y la implementación del controlador neuronal en Simulink. Los resultados muestran que el controlador logra estabilizar la temperatura de forma rápida, aunque con oscilaciones de hasta 2 grados debido a variaciones en las condiciones ambientales.
El documento describe al personaje bíblico Josué y los valores que más admira el autor en él. Entre los valores destacados están la perseverancia, solidaridad, amor, respeto y obediencia. Josué siempre mantuvo el equilibrio y obediencia a sus creencias a pesar de las dificultades que enfrentó como ser vendido como esclavo y luego encarcelado injustamente. Cuando alcanzó el poder, mostró compasión y empatía hacia sus hermanos.
Este documento presenta los valores del personaje bíblico Josué que admira la autora, incluyendo su humildad, honestidad y perseverancia. La autora también establece su propia escala de valores priorizando sus áreas de vida de estudios, familia, personal y religiosa. Luego clasifica 10 valores propios en las esferas afectiva, moral, intelectual y social. Finalmente, propone normas para lograr una convivencia armónica en grupo basada en el respeto mutuo y el cumplimiento de roles y responsabilidades.
El documento describe el procedimiento para implementar un controlador neuronal usando Matlab y una tarjeta de adquisición. Se requiere identificar la planta de estudio, entrenar una red neuronal para que imite a la planta, entrenar otra red neuronal para controlar la planta, e implementar y evaluar la red neuronal de control en el sistema.
Este documento compara un controlador con red neuronal inversa y un controlador PID para un sistema de dos tanques. Se desarrolla un controlador con red neuronal inversa usando Simulink y se entrena la red neuronal. Se grafican las salidas de la red neuronal y el sistema dinámico. Luego se compara la funcionalidad de ambos controladores analizando cuatro casos de estudio y el comportamiento de las válvulas, tiempos de respuesta y error de estado estable. El controlador de red neuronal inversa obtiene una señal de referencia más rápidamente y su salida
Este documento describe el proceso de identificación de un sistema dinámico de dos tanques acoplados mediante una red neuronal. Presenta el modelo matemático del sistema, simulaciones para diferentes condiciones de apertura de válvulas, el entrenamiento de la red neuronal con los datos de simulación, y la comparación de la salida de la red neuronal frente a la del sistema dinámico original.
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
Ofrecemos herramientas y metodologías para que las personas con ideas de negocio desarrollen un prototipo que pueda ser probado en un entorno real.
Cada miembro puede crear su perfil de acuerdo a sus intereses, habilidades y así montar sus proyectos de ideas de negocio, para recibir mentorías .
Presentación de proyecto en acuarela moderna verde.pdf
Actividad no10 1er parcial lema evelyn
1. Página 1
UNIVERSIDAD DE FUERZAS ARMADAS “ESPE”
DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
ASIGNATURA: CONTROL INTELIGENTE
Actividad No10. Mejoras al aprendizaje del perceptrón multicapa mediante retro
propagación. Aprendizaje por descenso más pronunciado. Entrenamiento de una red
neuronal con patrones de XOR.
Fecha: Miércoles, 07 de Mayo del 2014.
Nombre alumno: Evelyn Gabriela Lema Vinueza.
NRC: 2055
Introducción. El método de descenso más pronunciado consiste en el siguiente procedimiento: El
factor de aprendizaje es el mismo para todos los pesos. Iniciar el factor de aprendizaje con un valor
y doblarlo cada época. Esto conduce a una actualización preliminar de los pesos. El Error medio
cuadrático MSE se calcula para los pesos actualizados que corresponden a la tasa de aprendizaje
actual. Si el MSE no decrece con esta tasa de aprendizaje, los pesos retornan a sus valores
originales, la tasa de aprendizaje se reduce a la mitad y se continúa el entrenamiento. Si el MSE
todavía no decrece, se parte el factor de aprendizaje a la mitad repetidamente hasta encontrar una
tasa de aprendizaje que reduzca el MSE. En este punto el factor de aprendizaje es doblado otra vez
y se inicia un nuevo paso. El proceso se repite una y otra vez. La búsqueda continua en esta forma y
termina dentro de un número predefinido de épocas de entrenamiento. Si la disminución en el error
con respecto al paso previo es más pequeña que un nivel especificado o si el valor del factor
de aprendizaje cae bajo un límite especificado el proceso se detiene.
( ) ( )
( )
;
, son especificados por el usuario
1. De acuerdo al enunciado, dibuje un diagrama de flujo que resuelva el aprendizaje de una red neuronal
por descenso más pronunciado.
INICIO
Patrones de entrenamiento
Pesos aleatorios iniciales
Parámetros iniciales: ŋ, ŋmin, E
Tomar un patrón de entrenamiento
Calcular salida de ANN
Calcular Δw, aΔw, MSE
Último patrón de
entrenamiento
NO
error_total < error_ originalSI
Fin de época
n>nminNO
FIN
SI SI
ANO
A
Actualización
del Error
Actualizaciones preliminares w
Calcular MSE_N con pesos
actualizadoss
MSE_N<MSE
Recuperar pesos w
no
ŋ=1/2ŋ
Época
++
si
ŋ=2ŋ
2. Página 2
2. Transcriba el código para considerar que “El Error medio cuadrático MSE se calcula para los pesos
actualizados que corresponden a la tasa de aprendizaje actual”. Indique como su código considera la idea
de que si el MSE no decrece los pesos deben retornar a sus valores iniciales.
3. Escriba las líneas de código que toman en cuenta la idea de que: “Si el MSE no decrece con esta tasa de
aprendizaje, los pesos retornan a sus valores originales, la tasa de aprendizaje se reduce a la mitad y se
continúa el entrenamiento. Si el MSE todavía no decrece, se parte el factor de aprendizaje a la mitad
repetidamente hasta encontrar una tasa de aprendizaje que reduzca el MSE. En este punto el factor de
aprendizaje es doblado otra vez y se inicia un nuevo paso”
if err_T<err_p
n =n*2;
else
w(5)=w(5)-dw(5);
w(6)=w(6)-dw(6);
w(9)=w(9)-dw(9);
w(1)=w(1)-dw(1);
w(2)=w(2)-dw(2);
w(3)=w(3)-dw(3);
w(4)=w(4)-dw(4);
Actualización de los Pesos
w(5)=w(5)+dw(5);
w(6)=w(6)+dw(6);
w(9)=w(9)+dw(9);
w(1)=w(1)+dw(1);
w(2)=w(2)+dw(2);
w(3)=w(3)+dw(3);
w(4)=w(4)+dw(4);
w(7)=w(7)+dw(7);
w(8)=w(8)+dw(8);
for i=1:4
net1=in1(i)*w(1)+in2(i)*w(3)+in0*w(7);
out1=1/(1+exp(-alfa*net1));
net2=in2(i)*w(4)+in1(i)*w(2)+in0*w(8);
out2=1/(1+exp(-alfa*net2));
net=w(5)*out1+w(6)*out2+in0*w(9);
out=1/(1+exp(-alfa*net));
err_i=0.5*(targ(i)-out)^2;
err_T=err_T+err_i;
end
if err_T<err_p
n =n*2;
else
w(5)=w(5)-dw(5);
w(6)= w(6)-dw(6);
w(9)= w(9)-dw(9);
w(1)= w(1)-dw(1);
w(2)= w(2)-dw(2);
w(3)= w(3)-dw(3);
w(4)= w(4)-dw(4);
w(7)= w(7)-dw(7);
w(8)= w(8)-dw(8);
%si factor aprendizaje no cumple
if n > nmin
n = n*0.5;
end
err_T = err_p;
end
Cálculo del error para los pesos actualizados
Comparación de errores total y error
original
Recuperación de pesos si la condición de
errores no se cumple
Si el MSE no decrece (si err_T no es
menor que err_p) los pesos deben retornar
a sus valores iniciales, por lo que se resta
a cada peso actualizado su valor de
actualización.
Factor de aprendizaje doblado
Si la condición no se cumple los pesos el error no
decrece los pesos retornan a sus valores originales y por
ende se dobla el valor del factor de aprendizaje
3. Página 3
4. Escriba el código que resuelve la idea final del enunciado:
“La búsqueda continua en esta forma y termina dentro de un número predefinido de épocas de
entrenamiento. Si la disminución en el error con respecto al paso previo es más pequeña que un nivel
especificado o si el valor del factor de aprendizaje cae bajo un límite especificado el proceso
se detiene. “
( ) ( )
( )
;
, son especificados por el usuario
Código del Programa:
in1 = [0 1 0 1];
in2 = [0 0 1 1];
[in3,in4] = meshgrid(0:.01:1,0:.01:1);
targ = [0.1 0.9 0.9 0.1];
w = [rand(1) rand(1) rand(1) rand(1) rand(1) rand(1) rand(1) rand(1) rand(1)];
dw(1)=0;dw(2)=0;dw(3)=0;dw(4)=0;dw(5)=0;dw(6)=0;dw(7)=0;dw(8)=0;dw(9)=0;
in0 = 1;
n = 0.3;
nmin =0.001;
Emin =0.001;
err_p = 1;
err_T = 1;
alfa = 4;
for j=1:500
n
if err_T > Emin
err_p=0;
err_T=0;
for i=1:4
net1=in1(i)*w(1)+in2(i)*w(3)+in0*w(7);
out1=1/(1+exp(-alfa*net1));
net2=in2(i)*w(4)+in1(i)*w(2)+in0*w(8);
out2=1/(1+exp(-alfa*net2));
net=w(5)*out1 + w(6)*out2 + in0*w(9);
out=1/(1+exp(-alfa*net));
dw(5)=dw(5)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*out1;
dw(6)=dw(6)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*out2;
dw(9)=dw(9)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1);
dw(1)=dw(1)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*w(5)*(alfa*out1*(1-out1)+0.1)*in1(i);
dw(2)=dw(2)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*w(6)*(alfa*out2*(1-out2)+0.1)*in1(i);
dw(3)=dw(3)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*w(5)*(alfa*out1*(1-out1)+0.1)*in2(i);
dw(4)=dw(4)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*w(6)*(alfa*out2*(1-out2)+0.1)*in2(i);
dw(7)=dw(7)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*w(5)*(alfa*out1*(1-out1)+0.1);
dw(8)=dw(8)+n*(targ(i)-out)*(alfa*out*(1-out)+0.1)*w(6)*(alfa*out2*(1-out2)+0.1);
err_i=0.5*(targ(i)-out)^2;
err_p=err_p+err_i;
end
w(5)=w(5)+dw(5);
w(6)=w(6)+dw(6);
w(9)=w(9)+dw(9);
w(1)=w(1)+dw(1);
w(2)=w(2)+dw(2);
w(3)=w(3)+dw(3);
w(4)=w(4)+dw(4);
w(7)=w(7)+dw(7);
w(8)=w(8)+dw(8);
w(7)=w(7)-dw(7);
w(8)=w(8)-dw(8);
if n>nmin
n=n*0.5;
end
err_T = err_p; %hasta que el valor sea doblado
end
Si factor aprendizaje no cumple factor se reduce a la mitad
4. Página 4
5. Presente los resultados obtenidos en dos gráficos: el error en cada época y la función de la
red neuronal versus las entradas. Realice la corrida del programa por varias veces y
determine la efectividad de la convergencia: Número de veces que converge/Número de
corridas
Gráfica de la Curva deAprendizaje
for i=1:4
net1=in1(i)*w(1)+in2(i)*w(3)+in0*w(7);
out1=1/(1+exp(-alfa*net1));
net2=in2(i)*w(4)+in1(i)*w(2)+in0*w(8);
out2=1/(1+exp(-alfa*net2));
net=w(5)*out1+w(6)*out2+in0*w(9);
out=1/(1+exp(-alfa*net));
err_i=0.5*(targ(i)-out)^2;
err_T=err_T+err_i;
end
if err_T<err_p
n =n*2;
else
w(5)=w(5)-dw(5);
w(6)= w(6)-dw(6);
w(9)= w(9)-dw(9);
w(1)= w(1)-dw(1);
w(2)= w(2)-dw(2);
w(3)= w(3)-dw(3);
w(4)= w(4)-dw(4);
w(7)= w(7)-dw(7);
w(8)= w(8)-dw(8);
if n > nmin % Si el valor del factor de aprendizaje cae bajo un límite especificado el proceso se detiene
n = n*0.5;
end
err_T = err_p;
end
vector_epocas(j)=j;
vector_err(j)=err_T;
dw(1)=0;dw(2)=0;dw(3)=0;dw(4)=0;dw(5)=0;dw(6)=0;dw(7)=0;dw(8)=0;dw(9)=0;
net1=in3*w(1)+in4*w(3)+in0*w(7);
out1=1./(1+exp(-alfa*net1));
net2=in4*w(4)+in3*w(2)+in0*w(8);
out2=1./(1+exp(-alfa*net2));
net=w(5)*out1+w(6)*out2+in0*w(9);
CV_out=1./(1+exp(-alfa*net));
5. Página 5
Yo Evelyn Gabriela Lema Vinueza afirmo que esta actividad es de mi autoría y establezco que
para la elaboración de la misma he seguido los lineamientos del Código de Ética de la
Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE
( )
Para determinar la efectividad de la convergencia se empleó la siguiente fórmula
Concluyendo que aproximadamente cada diez corridas se tiene una convergencia en el algoritmo.
Gráfica de la Función de la Neurona Gráfica de la Línea de la Frontera