La Counterpropagation es una red neuronal que combina aprendizaje supervisado y no supervisado para acelerar el proceso de aprendizaje. Consiste en dos subredes: una red competitiva de Kohonen para la capa oculta, y una red OUTSTAR para conectar la capa oculta a la de salida. El entrenamiento ocurre en dos fases, primero dividiendo los patrones en clusters y luego ajustando los pesos entre las capas oculta y de salida. Esto permite clasificar nuevos patrones más rápido que las redes multicapa entrenadas solo

1. Counterpropagation

3. Antecedentes

6. Counterpropagation en un solo sentido (Forward only)

7. Características

11. Arquitectura

13. Red de Kohonen “ Winner-Take-all”

14. Arquitectura de CPP

16. Algoritmo de aprendizaje

23. Aplicaciones

25. Conclusiones

28. Counterpropagation completa (Full Counterpropagation)

34. Arquitectura Full CPP Patrón de Salida Predicho Patrón de Entrada Predicho Capa oculta con Conex inhibit.

35. Red counterpropagation

36. Full counterpropagation

37. Feeforward counterpropagation

38. Bibliografía

41. Simulación en Matlab / NNT

43. Dudas ???

44. Hasta la próxima !!!

45. Ejercicios

46. Ejemplo