Motivacion REDES NEURONALES ARTIFICIALES
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Este documento lista varias habilidades del cerebro como el reconocimiento de formas, sonidos, solución de problemas, deducción e inferencia. También discute propiedades del cerebro como el aprendizaje constante, basado en información local, y su alta interconectividad. Compara las habilidades del cerebro y las computadoras, notando que el cerebro puede aprender de la experiencia mientras que las computadoras requieren programación explícita.
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Este documento discute las áreas de estudio y aplicación de la inteligencia artificial. Las áreas de estudio incluyen el reconocimiento de voz y lenguaje natural, mientras que las áreas de aplicación incluyen el procesamiento del lenguaje natural. También describe los sistemas de reconocimiento de voz, incluidos los reconocedores de palabras aisladas y los sistemas de reconocimiento continuo y de habla espontánea.
2. inteligencia artificial - Tareas
El documento provee una introducción general a la inteligencia artificial, definiéndola como la capacidad de razonar de un agente no vivo y como la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes. Explica que la inteligencia artificial involucra varias disciplinas como la búsqueda de soluciones, sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural y más. También describe algunas aplicaciones clave de la inteligencia artificial en áreas como la economía, medicina, ingeniería y software.
Dossier del II evento de FriendsFluencers. 25 febrero 2017
Después del éxito que tuvo el primer evento realizado por FriendsFluencers, decidimos constituirnos legalmente como Asociación. Ahora traemos el segundo evento a Madrid, con moda, lifestyle y mucho más.
¿Un blog para mi negocio? ¿cómo, cuándo y para qué?
Me invitaron a dar una charla en el #Fashion&Friends, IV edición de un evento de moda que se realiza en la ciudad de las Palmas de Gran Canaria, que permite a los emprendedores, marcas y diseñadores presentar sus proyectos, crear conexiones B2B y B2C, tener difusión mediática, vender y mucho más durante 3 días que dura el evento. En paralelo se realizaban las charlas profesionales con una cartelera de profesionales que hablarían de diferentes temas, todos interesántisimos, entre ellos estaba mi tema: Bloggs, en el que intenté que entendieran si les podía o no ser útil abrir un blog a los pequeños comercios o emprendedores.
50 mitos de la psicología popular
Este documento resume 30 mitos populares de la psicología y explica por qué son falsos basándose en evidencia científica. Algunos de los mitos refutados son que la mayoría de las personas solo usa un 10% de su capacidad cerebral, que los opuestos se atraen, y que expresar el enojo siempre es mejor que reprimirlo. El documento concluye que muchas creencias populares sobre la mente y la conducta carecen de fundamentos científicos.
Redes Sociales para emprendedores. 1ª parte teórica.
Se trata de una formación totalmente práctica de 20 horas en la que los emprendedores aprenden algunos conceptos y herramientas fundamentales para la gestión de sus redes sociales. El propósito principal de este curso es que salgan con las ideas claras de lo que podrían necesitar, cómo hacerlo o a quién pedírselo.
Esto es sólo una parte teórica que se da al comienzo del curso.
Guía charla redes sociales
Este documento resume las principales redes sociales, incluyendo sus características, usos y historia. Explica que las redes de comunicación han existido desde tiempos antiguos a través de mensajeros y pregoneros, y que las necesidades humanas de comunicación y relacionarse han llevado al desarrollo de las redes sociales modernas desde 1971 hasta la actualidad. Resalta que cada red social tiene sus propias funcionalidades, como compartir fotos, enlaces, videos y currículos, y que pueden usarse tanto para fines personales como profesional
Unsupervised Slides
Unsupervised learning discovers patterns in unlabeled input data through clustering. Clustering groups similar instances together based on a similarity metric without supervision. Conceptual clustering forms clusters based on semantic relationships between attributes rather than just similarity. Several algorithms were discussed, including COBWEB which uses conceptual clustering to incrementally build a hierarchical classification structure by optimizing category utility. UNIMEM also builds a hierarchical structure but stores instances at nodes to function as a type of memory.
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redes neuronales tipo Som
This document discusses self-organizing neural networks, including Kohonen networks and Adaptive Resonance Theory (ART). It provides details on Kohonen networks such as their basic structure, learning algorithm using neighborhoods, and biological origins. ART is introduced as a way to address the stability-plasticity dilemma in neural networks. The key aspects of ART1 are summarized, including its orienting and attentional subsystems, short and long term memory representations, and learning algorithm using a vigilance test. Examples of a Kohonen network and ART1 network are also included to illustrate their operation.
redes neuronales Som
Los mapas autoorganizativos (SOFM) son redes neuronales que aprenden a clasificar vectores de entrada en grupos similares. La red determina la neurona ganadora más cercana al vector de entrada y actualiza los pesos de esa neurona y sus vecinas para que se asemejen más al vector de entrada. Esto causa que las neuronas vecinas aprendan vectores similares y la red se autoorganice para clasificar uniformemente el espacio de entrada. Varias técnicas como reducir gradualmente el tamaño del vecindario y el índice de aprend
redes neuronales Som Slides
Este documento describe los mapas autorganizativos y el algoritmo de Kohonen. Los mapas autorganizativos realizan aprendizaje no supervisado para representar datos de entrada de alta dimensionalidad en una red de baja dimensionalidad. El algoritmo de Kohonen itera sobre los datos de entrada y ajusta los pesos de la unidad ganadora y sus vecinas para que se parezcan más al dato de entrada. Esto mapea datos similares a unidades adyacentes en la red.
red neuronal Som Net
This document describes a self-organizing neural system called ART-TEXTURE that is developed to categorize and classify textured image regions. ART-TEXTURE specializes existing FCD and ART models to achieve high competence in classifying textured scenes without unnecessary mechanisms. As the properties of its component models are "emergent" due to interactions, ART-TEXTURE exhibits new emergent properties for texture classification that are more than just the sum of its parts.
Self Organinising neural networks
This document discusses self-organizing neural networks, including Kohonen networks and Adaptive Resonance Theory (ART). Kohonen networks use competitive learning to form topological mappings between input and output layers. Neighboring units respond to similar inputs, and learning updates weights of both the winning unit and its neighbors. ART networks learn stable recognition codes in response to input sequences and address the stability-plasticity dilemma by resetting matches that fail a vigilance test.
redes neuronales Kohonen
El documento describe la red neuronal Kohonen, que tiene la capacidad de formar mapas topológicos de las características de entrada similar a como el cerebro representa información. La red Kohonen aprende de forma no supervisada para clasificar patrones de entrada en grupos basados en su similitud, asignando cada grupo a una neurona de salida. El aprendizaje modifica los pesos de las conexiones para que los patrones similares activen neuronas cercanas en la capa de salida.
Teoria Resonancia Adaptativa
Este documento describe la teoría de resonancia adaptativa y las redes ART. Explica que las redes ART resuelven el dilema de la estabilidad y plasticidad del aprendizaje mediante un mecanismo de realimentación entre las capas de entrada y salida. Describe la arquitectura básica de una red ART, la cual incluye un subsistema de atención para clasificación y uno de orientación para crear nuevas categorías. También resume diversas adaptaciones de las redes ART desarrolladas para diferentes aplicaciones como el reconocimiento de patrones.
ejemplo red neuronal Art1
Este documento describe el funcionamiento de una red neuronal artificial con 4 neuronas de entrada y 2 de salida para clasificar patrones binarios. Se inicializan los pesos de las conexiones y se aplican 3 vectores de entrada como ejemplos. Luego, se actualizan los pesos a medida que la red clasifica los patrones de entrada iterativamente.
redes neuronales tipo Art3
Este documento describe el Modelo de Resonancia Adaptativa (ART) creado por Stephen Grossberg para permitir que las redes neurales aprendan nuevos patrones de manera plástica mientras retienen patrones previamente aprendidos de forma estable. El modelo ART utiliza una competición entre neuronas para categorizar los patrones de entrada y ajustar los pesos de la red para mejorar la categorización.
Art2
Adaptive Resonance Theory (ART) is an unsupervised neural network designed to overcome the stability-plasticity dilemma. ART networks can dynamically classify input data into stable clusters while remaining plastic to learn new clusters. ART-1 specifically handles binary input vectors using a fast, self-organizing hypothesis testing cycle between short-term memory layers F1 and F2. The vigilance parameter controls how closely top-down expectations from F2 must match bottom-up input patterns from F1 before F2 resets and the cycle repeats to find a better match.
Redes neuronales tipo Art
La teoría de resonancia adaptativa propone que las redes neuronales pueden aprender nueva información sin olvidar lo aprendido anteriormente mediante la adición de un mecanismo de realimentación entre la capa de entrada y la capa competitiva. La red ART logra esto al alcanzar un estado resonante entre las capas que permite el aprendizaje solo cuando se reconoce rápidamente la entrada, o cuando la entrada es desconocida para crear una nueva representación.
Neocognitron
Este documento presenta una introducción al neocognitrón, una arquitectura de red neuronal artificial propuesta para el reconocimiento de caracteres escritos a mano. El neocognitrón se basa en la organización jerárquica de la corteza visual y consta de múltiples niveles de células simples y complejas. Las células simples extraen características de la capa inferior y las células complejas integran las respuestas de grupos de células simples. El neocognitrón es capaz de reconocer caracteres independientemente de
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El documento describe la arquitectura y funcionamiento del neocognitrón, una red neuronal concebida para el reconocimiento de caracteres escritos a mano. El neocognitrón tiene una estructura jerárquica compuesta de capas S y C. Las capas S buscan características visuales básicas mientras que las capas C combinan dichas características. El aprendizaje se realiza mediante ajuste de pesos sin supervisión entre representantes de cada capa. La red resuelve ambigüedades mediante inhibición lateral y reconoce múltiples
Neocognitron
The document provides biographical information about Professor Kunihiko Fukushima, a pioneer in the field of neural networks. It describes his invention of the Neocognitron, a hierarchical neural network for deformation invariant pattern recognition. The Neocognitron is able to recognize patterns that have been distorted through partial shifts, rotations, or other transformations. The document also discusses Fukushima's research interests in modeling neural networks to understand visual processing and active vision in the brain.
Fukushima Cognitron
- In 1975, Kunihiko Fukushima introduced the Cognitron network, which was an extension of the original perceptron and was able to handle pattern recognition problems better than the perceptron.
- The Cognitron used multiple layers of convergent subcircuits that allowed it to discriminate between patterns to some degree, unlike the perceptron.
- Fukushima later modified the Cognitron into the Neocognitron in 1980 by adding additional summation nodes, which made the network able to recognize patterns regardless of their position in the visual field.
Counterpropagation NETWORK
The counterpropagation network consists of three layers - an input layer, a hidden Kohonen layer, and an output Grossberg layer. The Kohonen layer uses competitive learning to categorize input patterns in an unsupervised manner. During operation, the input pattern activates a single node in the Kohonen layer, which then activates the appropriate output pattern in the Grossberg layer. Effectively, the counterpropagation network acts as a lookup table to map input patterns to associated output patterns by determining which stored pattern category the input belongs to.
Counterpropagation NETWORK
The CounterPropagation algorithm updates a neural network with an input, hidden, and output layer. It identifies the hidden neuron with the highest input, setting its activation to 1 and others to 0. The output is then calculated as the weighted sum of the hidden neuron, equal to the weight of the link between the winner hidden neuron and the output neurons. This update works with the CounterPropagation learning function to train the network.
Counterpropagation
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
Teoría de Resonancia Adaptativa Art2 ARTMAP
La red ART2 es una versión continua del modelo ART original propuesto en 1987 que puede clasificar vectores de entrada reales. Funciona con valores de entrada analógicos manteniendo la misma arquitectura que ART1 pero con pesos iguales. Se utiliza para reconocimiento de imágenes, señales y olores. ARTMAP es una arquitectura supervisada que crea categorías estables optimizando la compresión de códigos y minimizando errores predictivos. Se ha aplicado en diagnóstico médico mejorando la atención de emergencia.
Teoría de Resonancia Adaptativa ART1
La Constitución de los Estados Unidos establece los principios fundamentales del gobierno federal y garantiza ciertos derechos civiles. El Artículo 1 establece el poder legislativo y crea el Congreso de los Estados Unidos, que se compone de una Cámara de Representantes y un Senado.
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El conflicto en el fin del tiempo será sobre la adoración.
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