Este documento describe conceptos clave relacionados con redes neuronales artificiales, incluyendo neuronas artificiales, funciones de activación, perceptrones multicapa y aprendizaje supervisado. Explica cómo se pueden implementar redes neuronales en Matlab usando funciones como newff, sim y train, y provee ejemplos de código para crear una interfaz gráfica para entrenar una red neuronal con diferentes funciones de activación como hardlim y hardlims.
Este documento describe conceptos clave relacionados con redes neuronales artificiales, incluyendo neuronas artificiales, funciones de activación, perceptrones multicapa y aprendizaje supervisado. Explica cómo se pueden implementar redes neuronales en Matlab usando funciones como newff y cómo se pueden seleccionar funciones de activación como hardlim y hardlims.
Este documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales difusas, incluyendo neuronas difusas generalizadas, funciones de agregación y activación, y tipos comunes de redes neuronales difusas como redes multicapa. También cubre temas como el aprendizaje y la adaptación en redes neuronales difusas.
Este documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales difusas y la red Fuzzy ARTMAP. Explica que el entrenamiento de una red neuronal difusa implica modificar los pesos para obtener una salida óptima utilizando pares de entrada-salida. También describe que la Fuzzy ARTMAP es una red autoorganizativa capaz de aprender rápidamente a reconocer y predecir entradas mediante la combinación de operaciones neuronales y difusas.
Redes Neuronales Artificiales: Aplicación de la función Hardlim para la clasi...Sheyli Patiño
Este documento propone el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas linealmente separables como la clasificación de vehículos y la determinación de los movimientos de un robot, utilizando las funciones de transferencia Hardlim y Hardlims. Describe la simulación de estas redes neuronales artificiales desarrolladas en Matlab para dar solución a estos problemas.
Este documento describe el uso de las funciones de activación purelin y poslin en redes neuronales. La función purelin devuelve directamente el valor de entrada, mientras que poslin devuelve 0 si la entrada es negativa y el valor de entrada si es positiva. El documento presenta ejemplos de redes neuronales que usan estas funciones para modificar un voltaje de entrada y variar la velocidad de un ventilador.
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.
Redes neuronales-funciones-activacion-hardlim- hardlims-matlabAna Mora
Redes Neuronales: Funciones de Activación
Hardlim para simular un circuito con sensor de
movimiento y Hardlims para determinar si una
persona es diabética en Matlab
Cálculo de variación de voltaje con función purelin y variación de velocidad ...kathyR04
Este documento describe el uso de las funciones de transferencia purelin y poslin en redes neuronales. La función purelin devuelve directamente el valor de entrada de una neurona y se usa para aproximaciones lineales. La función poslin siempre devuelve valores positivos o cero. El documento presenta ejemplos de redes neuronales que usan estas funciones para modificar voltajes y velocidades de ventiladores.
Este documento describe conceptos clave relacionados con redes neuronales artificiales, incluyendo neuronas artificiales, funciones de activación, perceptrones multicapa y aprendizaje supervisado. Explica cómo se pueden implementar redes neuronales en Matlab usando funciones como newff y cómo se pueden seleccionar funciones de activación como hardlim y hardlims.
Este documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales difusas, incluyendo neuronas difusas generalizadas, funciones de agregación y activación, y tipos comunes de redes neuronales difusas como redes multicapa. También cubre temas como el aprendizaje y la adaptación en redes neuronales difusas.
Este documento describe los conceptos básicos de las redes neuronales difusas y la red Fuzzy ARTMAP. Explica que el entrenamiento de una red neuronal difusa implica modificar los pesos para obtener una salida óptima utilizando pares de entrada-salida. También describe que la Fuzzy ARTMAP es una red autoorganizativa capaz de aprender rápidamente a reconocer y predecir entradas mediante la combinación de operaciones neuronales y difusas.
Redes Neuronales Artificiales: Aplicación de la función Hardlim para la clasi...Sheyli Patiño
Este documento propone el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas linealmente separables como la clasificación de vehículos y la determinación de los movimientos de un robot, utilizando las funciones de transferencia Hardlim y Hardlims. Describe la simulación de estas redes neuronales artificiales desarrolladas en Matlab para dar solución a estos problemas.
Este documento describe el uso de las funciones de activación purelin y poslin en redes neuronales. La función purelin devuelve directamente el valor de entrada, mientras que poslin devuelve 0 si la entrada es negativa y el valor de entrada si es positiva. El documento presenta ejemplos de redes neuronales que usan estas funciones para modificar un voltaje de entrada y variar la velocidad de un ventilador.
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.
Redes neuronales-funciones-activacion-hardlim- hardlims-matlabAna Mora
Redes Neuronales: Funciones de Activación
Hardlim para simular un circuito con sensor de
movimiento y Hardlims para determinar si una
persona es diabética en Matlab
Cálculo de variación de voltaje con función purelin y variación de velocidad ...kathyR04
Este documento describe el uso de las funciones de transferencia purelin y poslin en redes neuronales. La función purelin devuelve directamente el valor de entrada de una neurona y se usa para aproximaciones lineales. La función poslin siempre devuelve valores positivos o cero. El documento presenta ejemplos de redes neuronales que usan estas funciones para modificar voltajes y velocidades de ventiladores.
Este documento describe la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura básica del Perceptron de una sola capa, que consta de una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. También explica el algoritmo de entrenamiento del Perceptron, que actualiza los pesos de las conexiones para minimizar el error entre la salida deseada y la salida real. Incluye un ejemplo de cómo una red Perceptron puede aprender la función
Este documento describe dos funciones de activación comúnmente usadas en redes neuronales artificiales: la función logarítmica sigmoidea (logsig) y la función tangente sigmoidal (tansig). La función logsig produce salidas entre 0 y 1, mientras que la función tansig produce salidas entre -1 y 1. El documento también incluye ejemplos de cómo calcular las salidas de una neurona usando estas funciones, y describe una interfaz gráfica creada en Matlab para entrenar una red neuronal y seleccionar entre estas dos funciones.
Este documento presenta la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura del Perceptron, incluyendo que tiene una capa de entrada y una capa de salida, y solo la capa de salida puede modificar sus pesos. También explica el algoritmo de entrenamiento del Perceptron y cómo actualiza los pesos para clasificar patrones de manera correcta.
Funciones de activación Satlin y Satlins en MatlabGabyta Rodríguez
El documento describe las funciones de activación Satlin y Satlins utilizadas en redes neuronales artificiales. Explica que Satlin es una función de transferencia lineal acotada mientras que Satlins es una función de transferencia lineal acotada simétrica. Incluye gráficos y código de Matlab para visualizar las funciones. También proporciona una breve historia de las redes neuronales y cómo se modelan las neuronas biológicas y artificiales.
Este documento presenta la red neuronal Perceptron. Explica su arquitectura de una capa de entrada y una capa de salida, y cómo realiza clasificación binaria mediante un hiperplano definido por los pesos de las conexiones y un umbral. También describe el algoritmo de entrenamiento del Perceptron, el cual actualiza los pesos para minimizar el error entre la salida deseada y la producida. El documento provee ejemplos de cómo el Perceptron puede aprender las funciones lógicas OR y AND.
INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALESESCOM
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales, incluyendo la notación y modelos de neuronas individuales, funciones de transferencia, arquitecturas como redes de capa única y multicapa, y mecanismos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Explica conceptos clave como aprendizaje por corrección de error, aprendizaje competitivo, y diferentes tipos de redes como feedforward, recurrentes y competitivas.
Simulación de Recepción de llamadas del ECU911 para dar un servicio a la ciudadanía, aplicando funciones de
activación tansig y logsig en Redes Neuronales.
Este documento describe la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura básica del Perceptron, que consiste en una capa de entrada, una capa de salida y pesos sinápticos que se pueden ajustar mediante un algoritmo de aprendizaje supervisado. También explica cómo el Perceptron puede clasificar patrones de entrada de forma binaria dependiendo de si la suma ponderada de las entradas es mayor o menor que cierto umbral.
Este documento describe las funciones de activación Poslin y Purelin utilizadas en redes neuronales artificiales. Poslin devuelve la salida si es mayor o igual a cero, y cero si es menor que cero. Purelin devuelve la salida igual a la entrada en una región lineal. El documento también explica conceptos como funciones de transferencia, aprendizaje supervisado y no supervisado, y provee un ejemplo práctico utilizando Matlab.
Este documento describe el uso de funciones de activación logsig y tansig en redes neuronales artificiales. Explica las características de las redes neuronales, incluyendo arquitecturas, aprendizaje y entrenamiento. Luego detalla las funciones logsig y tansig, que mapean valores de entrada continua a valores de salida entre 0 y 1 o -1 y 1 respectivamente. Finalmente, presenta un ejemplo de clasificación de cáncer de mama usando estas funciones en una red neuronal.
Las redes neuronales artificiales consisten en unidades de procesamiento densamente interconectadas llamadas neuronas. Contienen unidades de entrada, salida y ocultas. Los principales componentes son unidades de procesamiento, estado de activación, función de salida, conexiones, reglas de propagación, combinación, activación, modificación y ambiente. El aprendizaje supervisado ajusta los pesos para reducir las discrepancias entre salida real y deseada.
La teoría de resonancia adaptativa (ART) propone una solución al dilema de estabilidad y plasticidad en redes neuronales. La red ART consta de una capa de entrada que normaliza los datos de entrada y una capa competitiva de unidades llamadas "instares" que aprenden patrones. La interacción entre estas capas a través de realimentación permite que la red aprenda nueva información sin olvidar lo aprendido previamente.
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 describe los principales tipos de redes neuronales, comenzando con el perceptrón. Explica que el perceptrón fue inventado por Frank Rosenblatt en 1957 e imitaba el funcionamiento del ojo humano. Consiste en una sola neurona de salida que realiza una suma ponderada de las entradas y las compara con un umbral para determinar la salida. Aunque el perceptrón tiene capacidades limitadas, sentó las bases para redes neuronales posteriores. El documento también describe la estructura, reglas de aprendizaje y capacidad de representación del perceptr
Este documento describe las redes de función de base radial (RBFN), las cuales tienen una arquitectura de tres capas con neuronas en la capa oculta que usan funciones de base radial como función de activación. Las RBFN aprenden de forma híbrida, con la capa oculta entrenada de forma no supervisada y la capa de salida de forma supervisada. Se utilizan para problemas de aproximación y clasificación.
Características de las redes neuronales ethanElik Castillo
Este documento describe las características principales de las redes neuronales. Estas incluyen su topología, mecanismo de aprendizaje, tipo de asociación entre la información de entrada y salida, y forma de representación de esta información. En cuanto a la topología, las redes pueden ser monocapa o multicapa. En cuanto al aprendizaje, puede ser supervisado o no supervisado. Finalmente, la asociación puede ser heteroasociativa u autoasociativa.
Las redes neuronales artificiales de base radial son redes multicapa con una capa oculta que utilizan funciones de base radial como funciones de activación. Cada neurona oculta se activa en una región diferente del espacio de entrada y las neuronas de salida realizan una combinación lineal de las activaciones ocultas. Este tipo de redes pueden utilizarse para análisis de series temporales, reconocimiento de patrones y otros problemas.
Los modelos pedagógicos son construcciones teóricas fundamentadas científica e ideológicamente que interpretan, diseñan y ajustan la realidad pedagógica para responder a necesidades históricas. Tienen funciones como ilustrar, proyectar y transformar procesos pedagógicos. Los modelos se basan en paradigmas científicos y proveen marcos teóricos para comprender y mejorar la educación.
Un servidor es software que realiza tareas en nombre de los usuarios, y también se refiere al hardware donde corre ese software. Existen varios tipos de servidores como servidores de aplicaciones, FTP, web y hosting. El hosting ofrece espacio en un servidor conectado a Internet para almacenar información accesible en línea.
La arquitectura orientada a servicios (SOA) promueve la reusabilidad mediante la composición de servicios de software entre empresas y dispositivos. Los servicios web son una implementación común de SOA que utiliza estándares como XML, HTTP, SOAP y WSDL. REST es otro estilo arquitectónico para servicios web que utiliza recursos representados mediante URIs y operaciones HTTP como GET, PUT y DELETE.
Este documento describe la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura básica del Perceptron de una sola capa, que consta de una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. También explica el algoritmo de entrenamiento del Perceptron, que actualiza los pesos de las conexiones para minimizar el error entre la salida deseada y la salida real. Incluye un ejemplo de cómo una red Perceptron puede aprender la función
Este documento describe dos funciones de activación comúnmente usadas en redes neuronales artificiales: la función logarítmica sigmoidea (logsig) y la función tangente sigmoidal (tansig). La función logsig produce salidas entre 0 y 1, mientras que la función tansig produce salidas entre -1 y 1. El documento también incluye ejemplos de cómo calcular las salidas de una neurona usando estas funciones, y describe una interfaz gráfica creada en Matlab para entrenar una red neuronal y seleccionar entre estas dos funciones.
Este documento presenta la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura del Perceptron, incluyendo que tiene una capa de entrada y una capa de salida, y solo la capa de salida puede modificar sus pesos. También explica el algoritmo de entrenamiento del Perceptron y cómo actualiza los pesos para clasificar patrones de manera correcta.
Funciones de activación Satlin y Satlins en MatlabGabyta Rodríguez
El documento describe las funciones de activación Satlin y Satlins utilizadas en redes neuronales artificiales. Explica que Satlin es una función de transferencia lineal acotada mientras que Satlins es una función de transferencia lineal acotada simétrica. Incluye gráficos y código de Matlab para visualizar las funciones. También proporciona una breve historia de las redes neuronales y cómo se modelan las neuronas biológicas y artificiales.
Este documento presenta la red neuronal Perceptron. Explica su arquitectura de una capa de entrada y una capa de salida, y cómo realiza clasificación binaria mediante un hiperplano definido por los pesos de las conexiones y un umbral. También describe el algoritmo de entrenamiento del Perceptron, el cual actualiza los pesos para minimizar el error entre la salida deseada y la producida. El documento provee ejemplos de cómo el Perceptron puede aprender las funciones lógicas OR y AND.
INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALESESCOM
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales, incluyendo la notación y modelos de neuronas individuales, funciones de transferencia, arquitecturas como redes de capa única y multicapa, y mecanismos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Explica conceptos clave como aprendizaje por corrección de error, aprendizaje competitivo, y diferentes tipos de redes como feedforward, recurrentes y competitivas.
Simulación de Recepción de llamadas del ECU911 para dar un servicio a la ciudadanía, aplicando funciones de
activación tansig y logsig en Redes Neuronales.
Este documento describe la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura básica del Perceptron, que consiste en una capa de entrada, una capa de salida y pesos sinápticos que se pueden ajustar mediante un algoritmo de aprendizaje supervisado. También explica cómo el Perceptron puede clasificar patrones de entrada de forma binaria dependiendo de si la suma ponderada de las entradas es mayor o menor que cierto umbral.
Este documento describe las funciones de activación Poslin y Purelin utilizadas en redes neuronales artificiales. Poslin devuelve la salida si es mayor o igual a cero, y cero si es menor que cero. Purelin devuelve la salida igual a la entrada en una región lineal. El documento también explica conceptos como funciones de transferencia, aprendizaje supervisado y no supervisado, y provee un ejemplo práctico utilizando Matlab.
Este documento describe el uso de funciones de activación logsig y tansig en redes neuronales artificiales. Explica las características de las redes neuronales, incluyendo arquitecturas, aprendizaje y entrenamiento. Luego detalla las funciones logsig y tansig, que mapean valores de entrada continua a valores de salida entre 0 y 1 o -1 y 1 respectivamente. Finalmente, presenta un ejemplo de clasificación de cáncer de mama usando estas funciones en una red neuronal.
Las redes neuronales artificiales consisten en unidades de procesamiento densamente interconectadas llamadas neuronas. Contienen unidades de entrada, salida y ocultas. Los principales componentes son unidades de procesamiento, estado de activación, función de salida, conexiones, reglas de propagación, combinación, activación, modificación y ambiente. El aprendizaje supervisado ajusta los pesos para reducir las discrepancias entre salida real y deseada.
La teoría de resonancia adaptativa (ART) propone una solución al dilema de estabilidad y plasticidad en redes neuronales. La red ART consta de una capa de entrada que normaliza los datos de entrada y una capa competitiva de unidades llamadas "instares" que aprenden patrones. La interacción entre estas capas a través de realimentación permite que la red aprenda nueva información sin olvidar lo aprendido previamente.
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 describe los principales tipos de redes neuronales, comenzando con el perceptrón. Explica que el perceptrón fue inventado por Frank Rosenblatt en 1957 e imitaba el funcionamiento del ojo humano. Consiste en una sola neurona de salida que realiza una suma ponderada de las entradas y las compara con un umbral para determinar la salida. Aunque el perceptrón tiene capacidades limitadas, sentó las bases para redes neuronales posteriores. El documento también describe la estructura, reglas de aprendizaje y capacidad de representación del perceptr
Este documento describe las redes de función de base radial (RBFN), las cuales tienen una arquitectura de tres capas con neuronas en la capa oculta que usan funciones de base radial como función de activación. Las RBFN aprenden de forma híbrida, con la capa oculta entrenada de forma no supervisada y la capa de salida de forma supervisada. Se utilizan para problemas de aproximación y clasificación.
Características de las redes neuronales ethanElik Castillo
Este documento describe las características principales de las redes neuronales. Estas incluyen su topología, mecanismo de aprendizaje, tipo de asociación entre la información de entrada y salida, y forma de representación de esta información. En cuanto a la topología, las redes pueden ser monocapa o multicapa. En cuanto al aprendizaje, puede ser supervisado o no supervisado. Finalmente, la asociación puede ser heteroasociativa u autoasociativa.
Las redes neuronales artificiales de base radial son redes multicapa con una capa oculta que utilizan funciones de base radial como funciones de activación. Cada neurona oculta se activa en una región diferente del espacio de entrada y las neuronas de salida realizan una combinación lineal de las activaciones ocultas. Este tipo de redes pueden utilizarse para análisis de series temporales, reconocimiento de patrones y otros problemas.
Los modelos pedagógicos son construcciones teóricas fundamentadas científica e ideológicamente que interpretan, diseñan y ajustan la realidad pedagógica para responder a necesidades históricas. Tienen funciones como ilustrar, proyectar y transformar procesos pedagógicos. Los modelos se basan en paradigmas científicos y proveen marcos teóricos para comprender y mejorar la educación.
Un servidor es software que realiza tareas en nombre de los usuarios, y también se refiere al hardware donde corre ese software. Existen varios tipos de servidores como servidores de aplicaciones, FTP, web y hosting. El hosting ofrece espacio en un servidor conectado a Internet para almacenar información accesible en línea.
La arquitectura orientada a servicios (SOA) promueve la reusabilidad mediante la composición de servicios de software entre empresas y dispositivos. Los servicios web son una implementación común de SOA que utiliza estándares como XML, HTTP, SOAP y WSDL. REST es otro estilo arquitectónico para servicios web que utiliza recursos representados mediante URIs y operaciones HTTP como GET, PUT y DELETE.
Este documento proporciona una introducción al ultraportátil Guadalinex edu, incluyendo sus partes principales, el software Guadalinex edu, aplicaciones útiles como Accesorios, Gráficos, Herramientas e Internet, cómo usar Internet, el sistema de archivos Lugares, opciones de configuración del Sistema, consejos útiles y preguntas frecuentes.
El documento describe los estados y transiciones de los procesos en un sistema operativo. Existen cuatro estados principales de un proceso: nuevo, listo, ejecución y bloqueado. Las transiciones entre estados incluyen creación, planificación, finalización, bloqueo y desbloqueo. El sistema operativo administra la ejecución de procesos al asignarlos a estos estados y gestionar las transiciones entre ellos.
El arte-gtico-condicionantes-histricos-1199733475330864-5Bàrbara Lacuesta
El documento describe los orígenes y características del arte gótico. El estilo gótico surgió en el norte de Francia en el siglo XII como expresión de la nueva cultura urbana de la Baja Edad Media. Fue influenciado por factores religiosos como la reforma cisterciense y su idea de que "Dios es luz", y por cambios económicos y sociales que llevaron al desarrollo de las ciudades y la burguesía.
Este documento presenta una lista de concursantes para cargos directivos en Montevideo, Uruguay. Los candidatos se ordenan según su experiencia y capacitación, dando prioridad a maestros con efectividad en el área y especialización correspondiente, luego a maestros con efectividad en el área sin especialización, luego a maestros efectivos en común con especialización, y finalmente a maestros efectivos en común sin especialización. Se proporcionan detalles sobre la experiencia y capacitación de cuatro candidatos.
El documento describe el modelo OSI (Open Systems Interconnection), incluyendo sus 7 capas, funciones y protocolos clave. Explica cómo el modelo OSI brinda un marco de referencia para la interconexión de sistemas de comunicación a través de la normalización de protocolos entre redes.
El documento describe la interfaz de usuario de los sistemas operativos. Explica que la interfaz permite al usuario ejecutar comandos y aplicaciones de forma intuitiva. Los primeros sistemas usaban interfaces de texto simples, mientras que los modernos usan interfaces gráficas con ventanas e iconos. También proporciona una línea de tiempo histórica de los principales sistemas operativos y sus interfaces gráficas respectivas desde los años 70 hasta la actualidad.
Este documento describe los conceptos de novedad, tendencia y moda, y cómo surgen las tendencias. Explica que ser "cool" significa proyectar originalidad de una manera accesible y relevante para que otros puedan apropiarse de ello. Identifica seis elementos que definen ser cool: originalidad, cobertura, apropiación, accesibilidad, relevancia y sujetos como los originales, amplificadores y el público en general.
Las redes neuronales artificiales intentan imitar el funcionamiento del cerebro mediante modelos computacionales. Se componen de unidades (neuronas artificiales) interconectadas que se comunican a través de conexiones con pesos. Estas redes se organizan en capas y procesan la información de forma paralela y distribuida como el cerebro. El aprendizaje ocurre al modificar los pesos de las conexiones entre neuronas. Estas redes se usan en aplicaciones como clasificación, regresión, optimización, reconocimiento de patrones y más.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial es una unidad de procesamiento de información con entradas, pesos y una función de activación. Las redes neuronales se pueden usar para la identificación de sistemas, el control y la clasificación de patrones. El algoritmo de retropropagación del error se utiliza comúnmente para entrenar redes multicapa no lineales.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Describe la neurona artificial como la unidad básica de procesamiento de información y cómo las neuronas se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de redes como las redes feedforward y recurrentes, y los métodos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, discute aplicaciones como la identificación de sistemas y el control.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Explica que una neurona artificial recibe entradas, las multiplica por pesos y aplica una función de activación para producir una salida. Las redes neuronales se componen de múltiples capas de neuronas conectadas y se pueden entrenar usando algoritmos como backpropagation para aproximar funciones. También cubre redes no supervisadas como las autoorganizativas y aplicaciones como identificación de sistemas y control.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial proporciona una salida basada en una función de activación que combina las entradas ponderadas por pesos. También describe redes multicapa y los algoritmos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar redes neuronales recurrentes para la identificación de sistemas no lineales.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Describe la neurona artificial como la unidad básica de procesamiento de información y cómo las neuronas se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de redes como las redes feedforward y recurrentes, y los métodos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, discute aplicaciones como la identificación de sistemas.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial proporciona una salida basada en una función de activación que combina las entradas ponderadas por pesos sinápticos. También describe redes multicapa y diferentes algoritmos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar redes neuronales para la identificación de sistemas.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Describe la neurona artificial como la unidad básica de procesamiento de información y cómo las neuronas se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de redes como las feedforward y las recurrentes, así como métodos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, discute aplicaciones como la identificación de sistemas y el control.
Este documento resume la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura del Perceptron, que consiste en una capa de entrada, una capa de salida y pesos sinápticos que se pueden ajustar mediante un algoritmo de aprendizaje. También explica cómo el Perceptron puede clasificar patrones de entrada de manera linealmente separable utilizando este algoritmo de aprendizaje.
Este documento describe la red Perceptron, la primera red neuronal artificial. El Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y consiste en una red neuronal de una sola capa con una función de activación escalón. El documento explica la arquitectura, estructura, entrenamiento y limitaciones del Perceptron, así como un ejemplo de cómo este puede ser entrenado para resolver la función lógica OR.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y mecanismos de aprendizaje. Explica que las RNA imitan a las redes neuronales biológicas mediante el uso de capas y que aprenden ajustando los pesos sinápticos a medida que procesan conjuntos de datos.
El documento resume las redes neuronales artificiales. Describe las neuronas artificiales y cómo se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de entrenamiento y aplicaciones de las redes neuronales, incluyendo la identificación de sistemas. También cubre algoritmos clave como backpropagation y redes no supervisadas.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento, y aplicaciones. Discute las neuronas artificiales, redes de una capa y multicapa, y algoritmos de entrenamiento como backpropagation. También cubre redes no supervisadas y su uso en identificación de sistemas.
Este documento describe dos funciones de activación comúnmente usadas en redes neuronales artificiales: la función logarítmica sigmoidea (logsig) y la función tangente sigmoidal (tansig). La función logsig produce salidas entre 0 y 1, mientras que la función tansig produce salidas entre -1 y 1. El documento también presenta ejemplos del uso de estas funciones y una interfaz gráfica desarrollada en Matlab para crear y entrenar una red neuronal usando logsig o tansig.
Este documento describe la implementación de las funciones de transferencia satlin y satlins en una red neuronal feedforward utilizando Matlab. Se define la red neuronal, incluyendo neuronas, entradas, capas y funciones de transferencia. Luego, se entrena la red utilizando algoritmos como retropropagación y descenso de gradiente por lotes con momentun para minimizar el error. Finalmente, se simula la red neuronal para evaluar su desempeño.
El documento describe el uso de redes neuronales para modelar la frecuencia fundamental mediante síntesis de voz. Explica que las redes neuronales son métodos de clasificación que imitan el funcionamiento del cerebro y aprenden modificando los pesos de las conexiones entre neuronas. Luego, detalla los tipos de redes neuronales, incluyendo el perceptrón multicapa, y describe cómo funcionan las neuronas artificiales, la topología de las redes y los métodos de entrenamiento.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y tienen varias ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la operación en tiempo real. Una red neuronal típica consta de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida, donde la información pasa a través de las neuronas y sus conexiones sinápticas mediante funciones de activación.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y tienen varias ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la operación en tiempo real. Una red neuronal típica consta de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida, donde la información pasa a través de las neuronas y sus conexiones sinápticas mediante funciones de activación.
1. Las redes neuronales artificiales se inspiran en las redes neuronales biológicas y se utilizan para aplicaciones como el procesamiento de señales e imágenes. 2. Existen dos tipos principales de redes neuronales: redes supervisadas, que aprenden a partir de ejemplos etiquetados, y redes no supervisadas, que aprenden detectando patrones en los datos de entrada no etiquetados. 3. El perceptrón multicapa, con al menos una capa oculta, puede aproximar cualquier función continua y tiene la capacidad de generalización para datos nuevos
1) Las redes neuronales fueron originalmente una simulación abstracta de los sistemas nerviosos biológicos y consistían en unidades llamadas neuronas conectadas entre sí. 2) Existen modelos inspirados en la biología para simular sistemas neuronales y modelos artificiales aplicados para tareas específicas. 3) Las redes neuronales artificiales se inspiran en las biológicas pero tienen estructuras y conexiones diferentes, y aprenden a través de algoritmos adaptativos para procesar información de manera paralela y no lineal.
El uso de las TIC en la vida cotidiana.pptxjgvanessa23
En esta presentación, he compartido información sobre las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) y su aplicación en diversos ámbitos de la vida cotidiana, como el hogar, la educación y el trabajo.
He explicado qué son las TIC, las diferentes categorías y sus respectivos ejemplos, así como los beneficios y aplicaciones en cada uno de estos ámbitos.
Espero que esta información sea útil para quienes la lean y les ayude a comprender mejor las TIC y su impacto en nuestra vida cotidiana.
para programadores y desarrolladores de inteligencia artificial y machine learning, como se automatiza una cadena de valor o cadena de valor gracias a la teoría por Manuel Diaz @manuelmakemoney
Infografia TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol)codesiret
Los protocolos son conjuntos de
normas para formatos de mensaje y
procedimientos que permiten a las
máquinas y los programas de aplicación
intercambiar información.
Todo sobre la tarjeta de video (Bienvenidos a mi blog personal)AbrahamCastillo42
Power point, diseñado por estudiantes de ciclo 1 arquitectura de plataformas, esta con la finalidad de dar a conocer el componente hardware llamado tarjeta de video..
La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
Descarga el Catálogo General de Tarifas 2024 de Vaillant, líder en tecnología para calefacción, ventilación y energía solar térmica y fotovoltaica. En Amado Salvador, como distribuidor oficial de Vaillant, te ofrecemos una amplia gama de productos de alta calidad y diseño innovador para tus proyectos de climatización y energía.
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1. 1
“Hardlim y Hardlims Utilizando Matlab”
1. J. Banda, 2. J. Martínez, Tutor: Ing. Henry Paz
Resumen—En el presente Paper se abordara temas como
Hardlim, Hardlims, Red Neuronal, Perceptron, Perceptron Mul-
ticapa, Funciones de Activacion, Función de transferencia, tipos
de entrenamiento, y código.
Index Terms—Hardlim, Hardlims, Perceptron, Perceptron
Multicapa, Función de Activación.
I. INTRODUCCIÓN
La red tipo Perceptron emplea principalmente dos funciones
de transferencia, hardlim con salidas 1, 0 o hardlims con
salidas 1, -1; su uso depende del valor de salida que se
espera para la red, es decir si la salida de la red es unipolar
o bipolar; sin embargo la función hardlims es preferida sobre
la hardlim, ya que el tener un cero multiplicando algunas de
los valores resultantes del producto de las entradas por el
vector de pesos, ocasiona que estos no se actualicen y que el
aprendizaje sea más lento.
II. ESTADO DEL ARTE
II-A. La Neurona Artificial
El modelo de una neurona artificial es una imitación del
proceso de una neurona biológica, puede también asemejarse
a un sumador hecho con un amplificador operacional tal
como se ve en la figura:
Fig 1.Neurona Artificial
Existen varias formas de nombrar una neurona artificial, es
conocida como nodo, neuronodo, celda, unidad o elemento
de procesamiento (PE). En la siguiente figura se observa un
PE en forma general y su similitud con una neurona biológica:
1. J. Banda, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador, e-mail: jiban-
dab@unl.edu.ec
2. J. Martínez , Universidad Nacional de Loja, Loja,Ecuador, e-mail:
jamartinezg@unl.edu.ec
Manuscrito recibido el 9 de Mayo, 2014; revisado el 9 de Mayo, 2014.
Fig 2. Neurona Biológica
De la observación detallada del proceso biológico se han
hallado los siguientes análogos con el sistema artificial:
Las señales de entrada a una neurona artificial x1, x2,.., xn
son variables continuas en lugar de pulsos discretos, como se
presentan en una neurona biológica. Cada señal de entrada
pasa a través de una ganancia o peso, llamado peso sináptico
o fortaleza de la conexión cuya función es análoga a la de la
función sináptica de la neurona biológica. Los pesos pueden
ser positivos (excitatorios), o negativos (inhibitorios), el nodo
sumatorio acumula todas las señales de entradas multiplicadas
por los pesos o ponderadas y las pasa a la salida a través de
una función umbral o función de transferencia. La entrada
neta a cada unidad puede escribirse de la siguiente manera:
Las entradas Xi representan las señales que provienen de
otras neuronas y que son capturadas por las dendritas.
Los pesos Wi son la intensidad de la sinapsis que conecta
dos neuronas; tanto Xi como Wi son valores reales.
θ es la función umbral que la neurona debe sobrepasar
para activarse; este proceso ocurre biológicamente en el
cuerpo de la célula.
Las señales de entrada a una neurona artificial x1, x2,.., xn
son variables continuas en lugar de pulsos discretos, como se
presentan en una neurona biológica. Cada señal de entrada
pasa a través de una ganancia o peso, llamado peso sináptico
o fortaleza de la conexión cuya función es análoga a la de la
función sináptica de la neurona biológica. Los pesos pueden
ser positivos (excitatorios), o negativos (inhibitorios), el nodo
sumatorio acumula todas las señales de entradas multiplicadas
por los pesos o ponderadas y las pasa a la salida a través de
una función umbral o función de transferencia. La entrada
neta a cada unidad puede escribirse de la siguiente manera:
Una idea clara de este proceso se muestra en la siguiente
figura, en donde puede observarse el recorrido de un conjunto
de señales que entran a la red.
2. 2
Fig 3.Recorrido de conjunto de señales
Una vez que se ha calculado la activación del nodo, el
valor de salida equivale a
Donde fi representa la función de activación para esa uni-
dad, que corresponde a la función escogida para transformar
la entrada netai en el valor de salida xi y que depende de las
características específicas de cada red.
II-B. Redes Neuronales
Las neuronas artificiales simples fueron introducidas por
McCulloch y Pitts en 1943. Una red neuronal se caracteriza
por los siguientes elementos:
1 Un conjunto de unidades de procesamiento o neuronas.
2 Un estado de activación para cada unidad equivalente a
la salida de la unidad.
3 Conexiones entre las unidades, generalmente definidas
por un peso que determina el efecto de una señal de
entrada en la unidad.
4 Una regla de propagación, que determina la entrada
efectiva de una unidad a partir de las entradas externas.
5 Una función de activación que actualiza el nuevo nivel de
activación basándose en la entrada efectiva y la activación
anterior.
6 Una entrada externa que corresponde a un término de-
terminado como bias para cada unidad.
7 Un método para reunir la información, correspondiente
a la regla de aprendizaje
8 Un ambiente en el que el sistema va aperar, con señales
de entrada e incluso señales de error.
En muchas redes las unidades de proceso tienen respuesta
de forma:
xk:Señales de salida de otros nodos o entradas externas.
wk:Pesos de las ligas de conexión.
f0:Función no lineal simple.
La función f puede ser sigmoidal, tangente hiperbólica,
escalón, entre otras. En Matlab se tiene diferentes funciones de
activación como tansig, hardlim y perelin, entre otras, lo cual
facilita las aproximaciones que se requieran hacer, empleando
RNA. Cada unidad de procesos tiene una tarea simple: recibe
la entrada de otras unidades o de funciones externas y procesa
la información para obtener una salida que se propaga a otras
unidades. Una red puede tener una estructura arbitraria, pero
las capas que contienen estas estructuras están definidas de
acuerdo con una ubicación en la topología de la red neuronal.
Las capas internas que no se observan como entradas o salidas
se denominan capas ocultas. Por convención las entradas no
se consideran como capas porque no realizan procesamiento.
La entrada total u de una unidad k es la suma de los pesos de
las entradas conectadas, más un bias θ
Si el peso wj es positivo se habla de una excitación y si
el peso es negativo se considera una inhibición de la entrada.
Si consideramos como funciones del tiempo, la expresión
anterior se convierte en:
II-C. Función de Activación
La regla que logra establecer el efecto de la entrada total
u(t) en la activación de la unidad k se denomina función de
activación (Fk):
En muchas ocasiones esta función es de la forma no
decreciente respecto a la entrada total de la unidad:
C,1. Función Escalón: La función de activación escalón
se asocia a neuronas binarias en las cuales, cuando la suma
de las entradas es mayor o igual que el umbral de la neurona
es 1; si es menor, la activación es 0 (o -1).
Fig.4 Función escalón
C,2. Cuadro comparativo de funciones: La siguiente tabla
hace una relación de las principales funciones de transferencia
empleadas en el entrenamiento de redes neuronales.
3. 3
Fig.5 Comparación de funciones
II-D. Funciones de Transferencia.
Un modelo más académico que facilita el estudio de una
neurona, puede visualizarse en la figura:
Fig 6. Neurona Didáctica
Las entradas a la red serán ahora presentadas en el vector
p, que para el caso de una sola neurona contiene solo un
elemento, w sigue representando los pesos y la nueva entrada
b es una ganancia que refuerza la salida del sumador n, la
cual es la salida neta de la red; la salida total está determinada
por la función de transferencia, la cual puede ser una función
lineal o no lineal de n, y que es escogida dependiendo de
las especificaciones del problema que la neurona tenga que
resolver; aunque las RNA se inspiren en modelos biológicos
no existe ninguna limitación para realizar modificaciones
en las funciones de salida, así que se encontrarán modelos
artificiales que nada tienen que ver con las características del
sistema biológico.
Limitador fuerte (Hardlim): la siguiente figura muestra
como esta función de transferencia acerca la salida de la red
a cero, si el argumento de la función es menor que cero y la
lleva a uno si este argumento es mayor que uno. Esta función
crea neuronas que clasifican las entradas en dos categorías
diferentes, característica que le permite ser empleada en la
red tipo Perceptrón
Fig 7. Función Hardlim
El ícono para la función Hardlim reemplazara a la letra f
en la expresión general, cuando se utilice la función Hardlim.
Una modificación de esta función puede verse en la siguiente
figura, la que representa la función de transferencia Hardlims
que restringe el espacio de salida a valores entre 1 y –1
Fig 8. Función Hardlims
II-E. Perceptrón Multicapa.
Un Perceptrón multicapa es una red con alimentación
hacia delante, compuesta de varias capas de neuronas entre la
entrada y la salida de la misma, esta red permite establecer
regiones de decisión mucho más complejas que las de dos
semiplanos, como lo hace el Perceptrón de un solo nivel.
En el problema de la función XOR se explicó como un
Perceptrón multicapa había sido implementado para hallar
una solución. Las capacidades del Perceptrón multicapa con
dos y tres capas y con una única neurona en la capa de salida
se muestran en la siguiente figura. En la segunda columna se
muestra el tipo de región de decisión que se puede formar
con cada una de las configuraciones, en la siguiente se indica
el tipo de región que se formaría para el problema de la
XOR, en las dos últimas columnas se muestran las regiones
formadas para resolver el problema de clases mezcladas y las
formas más generales para cada uno de los casos:
4. 4
Fig 9. Perceptrones Multicapa
II-F. Aprendizaje de la Red Neuronal.
El Aprendizaje es la característica más importante de una
red neuronal. Durante este aprendizaje o entrenamiento de
la red y por aplicación de un conjunto de entradas, se van
ajustando adecuada e internamente todos y cada uno de los
pesos asociados a cada rama para obtener la salida deseada (o
al menos una salida consistente), de forma que la red pueda
responder después por si sola a situaciones diferentes a las
aprendidas.
F,1. Aprendizaje Supervisado y No Supervisado:
Aprendizaje Supervisado: es un caso de entrenamiento
con Profesor y utiliza información global. Se presentan dos
vectores (entradas y salidas deseadas). La salida computada
por la red se compara con la salida deseada, y los pesos de la
red se modifican en el sentido de reducir el error cometido.
Se repite interactivamente, hasta que la diferencia entre
salida computada y deseada sea aceptablemente pequeña. Con
n parejas de este tipo se forma un Conjunto de Entrenamiento.
Aprendizaje No Supervisado: es un caso de entrenamiento
Sin Profesor y solo usa información local durante todo el
proceso de aprendizaje. Es un modelo más cercano al sistema
biológico, no se utiliza vector de salida esperada, y solo hay
vectores de entrada en el conjunto de entrenamiento, y solo
hay vectores de entrada en el conjunto de entrenamiento. El
algoritmo modifica los pesos de forma que las salidas sean
consistentes, es decir, que a entradas muy parecidas, la red
compute la misma salida. Las salidas se asocian a las entradas
de acuerdo con el proceso de entrenamiento. El proceso
extrae características, abstrayendo las propiedades colectivas
subyacentes del conjunto de entrenamiento, y agrupa por
clases de similitudes.
III. IMPLEMENTACIÓN EN MATLAB
MATLAB R (Matrix Laboratory) es un software
desarrollado por MathWorks. Es un software especializado
de programación matemática idóneo para la investigación
científica y para diversas aplicaciones en general. Dicho de
otra forma MATLAB es un lenguaje de alto nivel para la
computación técnica, tal y como lo definen sus creadores.
Esto integra computación, visualización y una programación
es un medio ambiente de fácil uso donde los problemas y
las soluciones son expresadas en una notación matemática
familiar.
Matlab integra un Toolbox (caja de herramientas) para tra-
bajar con Redes Neuronales Pesos y Umbrales simplificando
así la creación y funcionamiento de redes neuronales.
A continuación una lista de funciones principales utilizadas
para crear redes neuronales y sus respectivos parámetros:
Fig 10. Comandos Básicos Matlab
La función que se utilizará en newff para crear una red
backpropagation
Fig 11. Interfaz del programa
La siguiente función se ejecuta al momento de iniciar la
interfaz, su principal objetivo es desactivar la mayor parte de
componentes.
function HardlimProject_OpeningFcn(
hObject,eventdata,handles, varargin)
%Codigo de la interfaz
handles.output = hObject;
guidata(hObject, handles);
%Centrar interfaz en la pantalla
scrsz=get(0,’ScreenSize’);
pos_act=get(gcf,’Position’);
xr=scrsz(3)-pos_act(3);
xp=round(xr/2);
yr=scrsz(4)-pos_act(4);
5. 5
yp=round(yr/2);
set(gcf,’Position’,[xp yp pos_act(3) pos_act(4)]);
%Desactivacion de componentes iniciales
set(handles.txt_P,’Enable’,’off’);
set(handles.txt_T,’Enable’,’off’);
set(handles.lbl_pum_entrenamiento,’Enable’,’off’);
set(handles.pum_entrenamiento,’Enable’,’off’);
set(handles.lbl_txt_capas,’Enable’,’off’);
set(handles.txt_capas,’Enable’,’off’);
set(handles.btn_capas,’Enable’,’off’);
set(handles.btn_ejecutar,’Enable’,’off’);
set(handles.btn_red_neuronal,’Enable’,’off’);
%Guardar entrenamiento por defecto
handles.entrenam_guardado = ’traingd’;
guidata(hObject,handles);
La siguiente función se encuentra programada en el popup
menu con el nombre tag pum_func como se aprecia en la
siguiente figura:
Fig 12. Selector de funciones de activación
Su función es permitir al usuario seleccionar el tipo de funcion
de activación a utilizar:
function pum_Func_Callback(
hObject, eventdata, handles)
%Se obtine el valor del componete poupmenu
%denominado pum_Func
valor=get(handles.pum_Func,’Value’);
switch valor
case 1
%La priemra opcion esta en blanco,
%mantiene componentes desactivados
set(handles.txt_P,’Enable’,’off’);
set(handles.txt_T,’Enable’,’off’);
set(handles.lbl_pum_entrenamiento,
’Enable’,’off’);
set(handles.pum_entrenamiento,
’Enable’,’off’);
set(handles.lbl_txt_capas,
’Enable’,’off’);
set(handles.txt_capas,’Enable’,’off’);
set(handles.btn_capas,’Enable’,’off’);
set(handles.btn_ejecutar,’Enable’,’off’);
set(handles.btn_red_neuronal,
’Enable’,’off’);
case 2
%Activacion de todos los componentes
set(handles.txt_P,’Enable’,’on’);
set(handles.txt_T,’Enable’,’on’);
set(handles.lbl_pum_entrenamiento,
’Enable’,’on’);
set(handles.pum_entrenamiento,
’Enable’,’on’);
set(handles.lbl_txt_capas,
’Enable’,’on’);
set(handles.txt_capas,’Enable’,’on’);
set(handles.btn_capas,’Enable’,’on’);
%El boton graficar y ver red neuronal se
%mantienen desactivados
set(handles.btn_ejecutar,
’Enable’,’off’);
set(handles.btn_red_neuronal,
’Enable’,’off’);
%En caso de seleccionar un nuevo tipo de
%funcion se borra el campo de capas
%para que sean ingresadas nuevamente
set(handles.txt_capas,’String’,’’);
%Se guarda el nombre de la funcion ’hardlim’
%en func_activ_guardada para ser
%utilizada luego
handles.func_activ_guardada = ’hardlim’;
guidata(hObject,handles);
case 3
%Activacion de todos los componentes
set(handles.txt_P,’Enable’,’on’);
set(handles.txt_T,’Enable’,’on’);
set(handles.lbl_pum_entrenamiento,
’Enable’,’on’);
set(handles.pum_entrenamiento,
’Enable’,’on’);
set(handles.lbl_txt_capas,
’Enable’,’on’);
set(handles.txt_capas,’Enable’,’on’);
set(handles.btn_capas,’Enable’,’on’);
%El boton graficar y ver red neuronal se
%mantienen desactivados
set(handles.btn_ejecutar,’Enable’,’off’);
set(handles.btn_red_neuronal
,’Enable’,’off’);
%En caso de seleccionar un nuevo tipo de
%funcion se borra el campo de capas para
%que sean ingresadas nuevamente
set(handles.txt_capas,’String’,’’);
%Se guarda el nombre de la funcion ’hardlims’
%en la misma variable func_activ_guardada
%para ser utilizada luego
handles.func_activ_guardada = ’hardlims’;
guidata(hObject,handles);
end
Seguidamente la función callback del componente
pum_entrenamiento:
Fig 13. Selector de tipos de entrenamiento
6. 6
que parecido al anterior, permite seleccionar el tipo de entre-
namiento que se dará a la red:
function pum_entrenamiento_Callback(
hObject, eventdata, handles)
%Se obtiene el valor del componente popupmenu
%denominado pum_entrenamiento
valor_entrenam = get(
handles.pum_entrenamiento,’Value’);
switch valor_entrenam
case 1
%Guarda valor ’traingd’
%en entrenam_guardado
handles.entrenam_guardado = ’traingd’;
guidata(hObject,handles);
case 2
%Guarda valor ’traingdm’
%en entrenam_guardado
handles.entrenam_guardado = ’traingdm’;
guidata(hObject,handles);
case 3
%Guarda valor ’traingdx’
%en entrenam_guardado
handles.entrenam_guardado = ’traingdx’;
guidata(hObject,handles);
end
A continuación la función callback del botón btn_capas que
se le asignó como etiqueta Agregar neuronas a las capas:
Fig 14. Ingresar capas y neuronas de la red
la funcionalidad del botón se basa en que luego de que el
usuario ingresa un numero de capas deseado, al hacer clic en
el botón, este permite agregar las neuronas deseadas para dicha
capa:
function btn_capas_Callback(
hObject, eventdata, handles)
%Obtenemos el numero de
%capas ingresadas por el usuario
%y se lo transforma a numerico
temp_1 = get(handles.txt_capas,’String’);
temp_2 = str2num(temp_1);
%Entrada del numero de neuronas
%por capa, Se utiliza una matriz
vector_capas=[];
%La funcion que tendra cada capa,
% igual numero de capas
%y de funciones. Se utiliza un array
vector_func_por_capa={};
%Se recupera la
%funcion de activacion seleccionada
%por el usuario
funcion_recuperada=
handles.func_activ_guardada;
for n=1:1:temp_2
%Mediante un inputdlg se ingresa
%el numero de
%neuronas para cada capa
texto_1=’Numero de neuronas para la capa ’;
texto_2=num2str(n);
texto_completo = [texto_1 texto_2];
prompt = {texto_completo};
dlg_title = ’Numero de neuronas por capa’;
num_lines = 2;
def = {’1’};
answer = inputdlg(
prompt,dlg_title,num_lines,def);
%Se crea el vector con las capas
%y la cantidad de
%neuronas para cada capa
vector_capas=[vector_capas str2num(
answer{1,1})];
%Se crea el array con el numero
%de funciones necesarias
vector_func_por_capa(n)={
funcion_recuperada};
end
%Se guardan los resultados para
%integrarlos en la funcion newff
handles.num_capas = vector_capas;
guidata(hObject,handles);
handles.vector_func_por_capa_guardada=
vector_func_por_capa;
guidata(hObject,handles);
%Se activa el boton para ejecutar
set(handles.btn_ejecutar,’Enable’,’on’);
set(handles.btn_red_neuronal,’Enable’,’off’);
La función que se verá a continuación esta en el callback del
botón btn_ejecutar con la etiqueta Graficar:
Fig 15. Botón Graficar
la funcionalidad del botón consiste en que una vez seleccio-
nada la función de activación, el tipo de entrenamiento, hayan
sido ingresados los valores de entrada, las capas y las neuronas
para cada capa, se integra dentro de la función newff para
luego ser graficado, mostrando así los resultados esperados:
function btn_ejecutar_Callback(
hObject, eventdata, handles)
valor = get(handles.txt_capas,’String’);
valor = str2double(valor)
%verificacion para asegurar que se
%hayan ingresado las capas
if ~isnan(valor)
%Se obtienen los valores de las entradas
7. 7
%transformando de cadena
% a numero para realizar
%operaciones con los mismos
P=str2num(get(handles.txt_P,’String’));
T=str2num(get(handles.txt_T,’String’));
%De igual manera con el entrenamiento
entrenam_recuperado =
handles.entrenam_guardado;
%Recuperar las funciones para
%cada una de las capas.
%Cada capa tiene una funcion
%es decir si existen 5 capas
%entonces existiran 5 funciones
%hardlim o hardlims para cada
%capa de la red
func_por_capa =
handles.vector_func_por_capa_guardada;
%Recuperar numero de capas con sus neuronas
capas_y_neuronas = handles.num_capas;
%Creacion de la red neuronal u
%tilizando newff
net = newff(
minmax(P),capas_y_neuronas,
func_por_capa,entrenam_recuperado);
%pesos
net.IW(1);
%bias
net.b(1);
%simulacion de la red
Y = sim(net,P);
%Grafica
plot(handles.axis_grafica,P,T,P,Y,’o’);
%Se guarda el estado actual de la red
%para uso posterior
handles.net_guardada = net;
guidata(hObject,handles);
%se activa el boton presentar red neuronal
set(handles.btn_red_neuronal,’Enable’,’on’);
else
%Mensaje de error en
%caso de no ingresar capas
errordlg(
’Debe ingresar un numero de
capas valido para la red’);
end
Por último la función en el callback del botón
btn_red_neuronal con la etiqueta Ver red Neuronal:
Fig 16. Botón Ver red Neuronal
este botón permite recuperar el estado de la red guardado con
anterioridad y a su vez generar la vista de la estructura de la
red neuronal:
function btn_red_neuronal_Callback(
hObject, eventdata, handles)
valor = get(handles.txt_capas,’String’);
valor = str2double(valor)
%verificacion para asegurar que se
%hayan ingresado las capas
if ~isnan(valor)
%Se recupera el estado
%de la red y se presenta la
%vista con la red neuronal
%y sus componentes
net_recuperada = handles.net_guardada;
view(net_recuperada);
else
%Mensaje de error en
%caso de no ingresar capas
errordlg(
’Debe ingresar un numero de capas
valido para la red’);
end
IV. CONCLUSIONES
El elemento mas básico del cerebro es la neurona,
la cual por si sola no hace mucho pero si juntamos
millones de ellas, entonces se vuelven poderosas. El
modelo computacional de una neurona artificial es una
imitación del proceso de una neurona biológica.
El comportamiento de las neuronas esta dado por la
función de activación la cual se encarga de calcular el
nivel o estado de activación de la neurona en función de
la entrada total
Matlab es un lenguaje de programación muy potente
de lo cual se puede destacar la inmensa cantidad de
funciones para distintos fines, resaltando la facilidad
para la creación y mantenimiento de redes neuronales
en la parte de Inteligencia Artificial
Integrar funcionalidades en una interfaz gráfica en
Matlab, facilita al usuario el proceso de graficación
y generación de redes neuronales a fin de conseguir
un entendimiento completo del funcionamiento de las
mismas.
REFERENCIAS
[1] MATHWORKS, MATLAB,[En línea]. Available:
http://www.mathworks.com. [Último acceso: 08 de Mayo 2014].
[2] M. González, INTRODUCCIÓN A MATLAB,[En línea]. Available:
http://www.araba.ehu.es/depsi/jg/imatlab.pdf. [Último acceso: 07 de
Mayo 2014].
[3] S. Gómez, APRENDIZAJE CON REDES NEU-
RONALES ARTIFICIALES,[En línea]. Available:
http://www.uclm.es/ab/educacion/ensayos/pdf/revista9/9_19.pdf. [Último
acceso: 08 de Mayo 2014].
[4] S. Ledesma, LAS REDES NEURONALES, Implementación y considera-
ciones prácticas, Universidad de Guanajuato: Mexico, 2010.
8. 8
[5] Introducción a las redes neuronales artificiales [En línea]. Available:
http://magomar.webs.upv.es/rna/tutorial/RNA_marcos.html [Último acce-
so: 08 de Mayo 2014]
Jairo Banda
Estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la
Universidad Nacional de Loja, Experto en Mantenimiento Preventivo
y Correctivo, Analista de Sistemas, Provincia de Loja, Ciudad Loja,
Ecuador, 2014.
Jhymer Martínez
Estudiante de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la
Universidad Nacional de Loja, Programador Nivel Medio en Java,
Nivel Básico Python, Matlab y otros lenguajes Provincia de Loja,
Ciudad Loja, Ecuador, 2014.