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 define y explica las redes neuronales artificiales. Describe que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento de las neuronas biológicas y consisten en unidades de procesamiento interconectadas. Explica que las redes neuronales aprenden a través de la modificación de los pesos sinápticos y que pueden aprender de forma supervisada, no supervisada o por refuerzo. También resume los pasos básicos del algoritmo de retropropagación del error para el entrenamiento de redes neuronales.
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 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.
Simulación de Recepción de llamadas del ECU911 para dar un servicio a la ciudadanía, aplicando funciones de
activación tansig y logsig en Redes Neuronales.
Problema de Aplicación sobre la fertilidad en los hombres aplicando las Funci...Henry Quezada
Este documento describe el uso de funciones logsig y tansig en redes neuronales artificiales para resolver problemas relacionados con la fertilidad masculina en Matlab. Presenta conceptos básicos de redes neuronales y describe ejemplos de reconocimiento de dígitos y letras usando estas funciones de activación. Explica cómo el entrenamiento mejora la precisión de la red y muestra gráficas de los resultados.
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 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 define y explica las redes neuronales artificiales. Describe que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento de las neuronas biológicas y consisten en unidades de procesamiento interconectadas. Explica que las redes neuronales aprenden a través de la modificación de los pesos sinápticos y que pueden aprender de forma supervisada, no supervisada o por refuerzo. También resume los pasos básicos del algoritmo de retropropagación del error para el entrenamiento de redes neuronales.
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 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.
Simulación de Recepción de llamadas del ECU911 para dar un servicio a la ciudadanía, aplicando funciones de
activación tansig y logsig en Redes Neuronales.
Problema de Aplicación sobre la fertilidad en los hombres aplicando las Funci...Henry Quezada
Este documento describe el uso de funciones logsig y tansig en redes neuronales artificiales para resolver problemas relacionados con la fertilidad masculina en Matlab. Presenta conceptos básicos de redes neuronales y describe ejemplos de reconocimiento de dígitos y letras usando estas funciones de activación. Explica cómo el entrenamiento mejora la precisión de la red y muestra gráficas de los resultados.
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.
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
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.
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.
Las redes neuronales son sistemas de aprendizaje inspirados en el cerebro que pueden aprender de los datos y resolver problemas. Se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y procesan información. Las redes neuronales artificiales imitan este funcionamiento y pueden aplicarse a problemas donde no hay modelos matemáticos precisos. Presentan ventajas como el aprendizaje, la autoorganización, la tolerancia a fallos y la capacidad de procesar información en tiempo real.
El documento describe el modelo de neurona de McCulloch-Pitts, que fue el primer modelo de red neuronal moderno. Una neurona de McCulloch-Pitts realiza una suma ponderada de las entradas, seguida de una función no lineal, para determinar su salida. Las redes neuronales de McCulloch-Pitts pueden aprender ajustando los pesos de las conexiones entre neuronas. Aunque simple, este modelo sentó las bases para el desarrollo de redes neuronales más complejas y capacitadas para tareas más avanzadas.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output proporcionados.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output.
Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) se inspiran en las redes neuronales biológicas y están constituidas por elementos similares a las neuronas. Las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos, y abstraen características principales de los datos. Se componen de unidades elementales conectadas en capas y aprenden a través de algoritmos de entrenamiento supervisado o no supervisado.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo modelos supervisados como perceptrones multicapa y backpropagation, y modelos no supervisados como redes de Hopfield y mapas de Kohonen. También discute brevemente los objetivos y procesos de aprendizaje de estos modelos.
Perceptrón Simple – Redes Neuronales con Aprendizaje SupervisadoAndrea Lezcano
Presentación para cátedra de Inteligencia Artificial.
Tema de la clase: Redes Neuronales de Aprendizaje Supervisado, más específicamente. Perceptron Simple.
Author: Andrea Lezcano
Tutor de Cátedra: Ing. Sergio Pohlmann
Existen muchos métodos o algoritmos para entrenar perceptron multicapas, sin embargo en este caso se mostrará la optimización de las respuestas al intentar entrenar una RNA Multicapa empleando el algoritmo de Simulated Annealing
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.
Reconocimiento de Patrones Incompletos Mediante Funciones de Activación Satli...Juan Carlos Gonzalez Ortiz
En el presente artículo se estudian las funciones de activación Satlin y Satlins, haciendo un mayor énfasis en la función Satlin porque es parte de la estructura del modelo de red neuronal Hopfield.
Matlab es utilizada para implementar la red de Hopfield que permiten el reconociemiento de un patrón incompleto que ha sido ingresado, y se relaciona con el patrón almacenado en la memoria y lo asocia con el que mas se parezca.
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
UTILIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA DE REDES NEURONALES PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLE...zeithy
Este documento describe las redes neuronales artificiales y su utilización para resolver problemas imprecisos de optimización. Explica que las redes neuronales, al igual que el cerebro, pueden aprender de ejemplos y resolver problemas complejos de manera paralela. También describe cómo las redes neuronales se pueden implementar a través de software o hardware especializado como chips neuronales.
Diseño y Entrenamiento de Redes Neuronales ArtificialesESCOM
El número óptimo de neuronas en la capa oculta depende de múltiples factores y no puede determinarse sin antes entrenar varias redes. Demasiadas o pocas neuronas ocultas pueden dar lugar a underfitting u overfitting. Algunas reglas empíricas sugieren que el número de neuronas ocultas sea aproximadamente dos tercios del número de entradas, pero el método más efectivo es probar varias configuraciones y seleccionar la que minimice el error de generalización.
Este documento describe la didáctica crítica como un enfoque educativo que analiza de manera crítica la práctica docente y la dinámica institucional con el objetivo de formar ciudadanos capaces de enfrentar la realidad de forma consciente y responsable. Explica que la didáctica crítica busca romper con enfoques mecanicistas y enfatiza el proceso de aprendizaje por encima de los resultados. También establece algunos principios como favorecer la escucha, aceptar diversidad de criterios y
Este documento describe los vectores unidimensionales o arreglos unidimensionales en C++. Explica que los arreglos son estructuras de datos estáticas que se declaran indicando el tipo de dato y nombre del arreglo seguido del tamaño entre corchetes. Además, detalla que cada posición del arreglo se accede a través de un índice que comienza en cero y que es común recorrer un arreglo con un ciclo para llenar o mostrar sus elementos.
El Toyota Fun Vii es un automóvil conceptual diseñado para cambiar su apariencia exterior e interior instantáneamente a través de una gran pantalla LED en el exterior y conectividad con la infraestructura vial. Este vehículo innovador ofrece una visión de la movilidad del futuro a través de realidad aumentada y funciones avanzadas como detección facial y manejo automático para mejorar la seguridad.
Este documento presenta recetas para dos bebidas: una bebida de cacao con leche y una chicha de maíz. La bebida de cacao se prepara calentando leche con vainilla, extrayendo la pulpa y mezclándola con cacao y agua, luego se endulza con miel y azúcar. La chicha de maíz requiere remojar maíz, molerlo grueso, cocerlo, enfriarlo y mezclarlo con dulce de rapadura, azúcar, esencias y colorante ro
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
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.
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.
Las redes neuronales son sistemas de aprendizaje inspirados en el cerebro que pueden aprender de los datos y resolver problemas. Se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y procesan información. Las redes neuronales artificiales imitan este funcionamiento y pueden aplicarse a problemas donde no hay modelos matemáticos precisos. Presentan ventajas como el aprendizaje, la autoorganización, la tolerancia a fallos y la capacidad de procesar información en tiempo real.
El documento describe el modelo de neurona de McCulloch-Pitts, que fue el primer modelo de red neuronal moderno. Una neurona de McCulloch-Pitts realiza una suma ponderada de las entradas, seguida de una función no lineal, para determinar su salida. Las redes neuronales de McCulloch-Pitts pueden aprender ajustando los pesos de las conexiones entre neuronas. Aunque simple, este modelo sentó las bases para el desarrollo de redes neuronales más complejas y capacitadas para tareas más avanzadas.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output proporcionados.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output.
Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) se inspiran en las redes neuronales biológicas y están constituidas por elementos similares a las neuronas. Las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos, y abstraen características principales de los datos. Se componen de unidades elementales conectadas en capas y aprenden a través de algoritmos de entrenamiento supervisado o no supervisado.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo modelos supervisados como perceptrones multicapa y backpropagation, y modelos no supervisados como redes de Hopfield y mapas de Kohonen. También discute brevemente los objetivos y procesos de aprendizaje de estos modelos.
Perceptrón Simple – Redes Neuronales con Aprendizaje SupervisadoAndrea Lezcano
Presentación para cátedra de Inteligencia Artificial.
Tema de la clase: Redes Neuronales de Aprendizaje Supervisado, más específicamente. Perceptron Simple.
Author: Andrea Lezcano
Tutor de Cátedra: Ing. Sergio Pohlmann
Existen muchos métodos o algoritmos para entrenar perceptron multicapas, sin embargo en este caso se mostrará la optimización de las respuestas al intentar entrenar una RNA Multicapa empleando el algoritmo de Simulated Annealing
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.
Reconocimiento de Patrones Incompletos Mediante Funciones de Activación Satli...Juan Carlos Gonzalez Ortiz
En el presente artículo se estudian las funciones de activación Satlin y Satlins, haciendo un mayor énfasis en la función Satlin porque es parte de la estructura del modelo de red neuronal Hopfield.
Matlab es utilizada para implementar la red de Hopfield que permiten el reconociemiento de un patrón incompleto que ha sido ingresado, y se relaciona con el patrón almacenado en la memoria y lo asocia con el que mas se parezca.
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
UTILIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA DE REDES NEURONALES PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLE...zeithy
Este documento describe las redes neuronales artificiales y su utilización para resolver problemas imprecisos de optimización. Explica que las redes neuronales, al igual que el cerebro, pueden aprender de ejemplos y resolver problemas complejos de manera paralela. También describe cómo las redes neuronales se pueden implementar a través de software o hardware especializado como chips neuronales.
Diseño y Entrenamiento de Redes Neuronales ArtificialesESCOM
El número óptimo de neuronas en la capa oculta depende de múltiples factores y no puede determinarse sin antes entrenar varias redes. Demasiadas o pocas neuronas ocultas pueden dar lugar a underfitting u overfitting. Algunas reglas empíricas sugieren que el número de neuronas ocultas sea aproximadamente dos tercios del número de entradas, pero el método más efectivo es probar varias configuraciones y seleccionar la que minimice el error de generalización.
Este documento describe la didáctica crítica como un enfoque educativo que analiza de manera crítica la práctica docente y la dinámica institucional con el objetivo de formar ciudadanos capaces de enfrentar la realidad de forma consciente y responsable. Explica que la didáctica crítica busca romper con enfoques mecanicistas y enfatiza el proceso de aprendizaje por encima de los resultados. También establece algunos principios como favorecer la escucha, aceptar diversidad de criterios y
Este documento describe los vectores unidimensionales o arreglos unidimensionales en C++. Explica que los arreglos son estructuras de datos estáticas que se declaran indicando el tipo de dato y nombre del arreglo seguido del tamaño entre corchetes. Además, detalla que cada posición del arreglo se accede a través de un índice que comienza en cero y que es común recorrer un arreglo con un ciclo para llenar o mostrar sus elementos.
El Toyota Fun Vii es un automóvil conceptual diseñado para cambiar su apariencia exterior e interior instantáneamente a través de una gran pantalla LED en el exterior y conectividad con la infraestructura vial. Este vehículo innovador ofrece una visión de la movilidad del futuro a través de realidad aumentada y funciones avanzadas como detección facial y manejo automático para mejorar la seguridad.
Este documento presenta recetas para dos bebidas: una bebida de cacao con leche y una chicha de maíz. La bebida de cacao se prepara calentando leche con vainilla, extrayendo la pulpa y mezclándola con cacao y agua, luego se endulza con miel y azúcar. La chicha de maíz requiere remojar maíz, molerlo grueso, cocerlo, enfriarlo y mezclarlo con dulce de rapadura, azúcar, esencias y colorante ro
El documento describe la historia del Mundial de fútbol. Se juega cada 4 años desde 1930 y participan 32 países. Uruguay ganó el primer mundial en 1930 al vencer a Argentina 4-2 en la final que se jugó en Uruguay. Trece países participaron en ese primer mundial, incluyendo Argentina, Brasil, Estados Unidos y varios países europeos y sudamericanos.
El documento describe las diferentes generaciones de computadoras desde la primera generación en 1951 hasta la sexta generación actual. Cada generación se caracteriza por los componentes tecnológicos utilizados como tubos de vacío, transistores y circuitos integrados. También describe las principales partes de un computador incluyendo hardware, software, periféricos de entrada/salida y almacenamiento. Finalmente, explica los tipos de software como aplicaciones y sistemas operativos.
Colombia se divide en seis grandes regiones naturales debido a la diversidad de climas, relieves, y condiciones socioeconómicas. Estas regiones son la Región Andina, la Región de la Amazonía, la Región de la Orinoquía, la Región Pacífica, la Región Caribe, y la Región Insular. La Región Andina es la más importante, abarcando una tercera parte del territorio nacional con varios departamentos y climas que van desde los 28°C hasta debajo de 0°C, con economía centrada en la ganadería
Gustavo Adolfo Bécquer nació en Sevilla en 1836. Mostró talento para el dibujo desde temprana edad pero se dedicó a la escritura. Trabajó como escribiente pero perdió su empleo por dibujar en horas de trabajo. Padeció tuberculosis que finalmente le causó la muerte. Tuvo varios amores frustrados que inspiraron sus Rimas, y en 1861 se casó con Casta Esteban con quien tuvo dos hijos antes de fallecer en 1870.
El documento discute lo que sucedió después de la muerte de Jesús. Explica que Jesús resucitó al tercer día según las Escrituras, lo que significa que volvió a la vida después de morir. También describe que Jesús encomendó su espíritu a Dios antes de morir, fue sepultado pero luego resucitó y se apareció a sus discípulos. Finalmente, señala que después Jesús visitó el seno de Abraham con su cuerpo físico resucitado.
En éstas diapositivas vemos la importancia de las tecnologías en la educación, como aprendemos y nos comunicamos con diversas personas con las cuales compartimos experiencias a traves de ellas.
El documento habla sobre la transformación que experimentarán los humanos. Explica que tanto los "buenos" como los "malos" serán transformados de mortales a inmortales, pero de diferente manera. Los seguidores de Jesús ("nosotros") no solo serán resucitados sino también transformados para vivir en el reino de los cielos. Finalmente, cuando regrese Jesús se pondrá fin al imperio de la maldad, aunque los "malos" seguirán viviendo de forma limitada y apartados del reino.
procedimiento para la ejecución de cordadas de revisiones y reparaciones de c...Carac Consultores
Este documento proporciona un procedimiento para realizar revisiones y reparaciones de cañas de pozo de manera segura. Incluye instrucciones como usar equipo de protección como arneses y cascos con lámparas, establecer comunicación clara con el maquinista, limitar la velocidad del ascensor a 1 m/s durante el trabajo y 0.2 m/s durante la aproximación, y detener la ventilación cuando dos ascensores estén enfrentados durante el trabajo.
El documento habla sobre los signos de puntuación y los principales signos. Los signos de puntuación son signos gráficos que marcan las pausas y la entonación necesarias para darle sentido y significado adecuado al texto.
La civilización griega se desarrolló en la península de los Balcanes y estuvo influenciada por las civilizaciones egeas previas de Creta y Micenas. La civilización cretense o minoica floreció en Creta desde el 2600 al 1400 a.C. y se caracterizó por su arquitectura palaciega y su dominio del comercio marítimo. La civilización micénica o cretomicénica siguió desde el 1600 al 1100 a.C., ubicada en el Peloponeso, y se destacó por sus ciud
Este documento introduce el álgebra de Boole y sus aplicaciones en sistemas digitales. Explica expresiones lógicas, tablas de verdad, formas normales canónicas y minimización de funciones. Define operaciones como AND, OR y complemento. Presenta leyes como conmutatividad, asociatividad y distribución. Muestra cómo representar funciones lógicas en forma algebraica, tablas de verdad y formas canónicas.
El documento proporciona información sobre la investigación y sus diferentes tipos y áreas. Define la investigación como el proceso de aplicar el método científico para obtener información relevante y confiable con el fin de comprender, verificar, corregir o aplicar el conocimiento. Explica que existen diferentes tipos de investigación como la cualitativa, cuantitativa, descriptiva, analítica, aplicada y básica. También define la investigación formativa, tecnológica e ingenieril, señalando que esta última busca resolver problemas concretos aplicando
El documento clasifica los tipos de comunicación en descriptiva, noticia e identificativa según lo que informan. También explica que la comunicación puede ser informativa al decirnos qué hacer o no hacer, comunicar un modelo de belleza, transmitir emociones, entretener, o inducir a adquirir ideas a través de propaganda o productos mediante publicidad.
Medidas incorporadas a la máquina en particular en Carac Consultores
El documento describe las medidas de seguridad que deben incorporarse en camiones y volquetes utilizados en actividades extractivas al aire libre para cumplir con las disposiciones del Real Decreto 1215/1997. Estas medidas incluyen dispositivos para prevenir el arranque no deseado de los equipos, pasarelas y barandillas, protecciones para elementos que puedan estallar o romperse, resguardos para partes móviles, iluminación adecuada, y señalización acústica cuando los equipos supongan un riesgo debido a
Este documento resume el uso de la geoquímica de gases de suelo para la exploración de yacimientos minerales profundos. Explica que la escasez de oxígeno y el enriquecimiento de dióxido de carbono en el suelo pueden indicar mineralizaciones enterradas. Detalla estudios realizados en América del Norte y del Sur que demostraron que la técnica puede detectar depósitos de oro, cobre y zinc ocultos bajo espesas capas. Finalmente, presenta un modelo de cómo la oxidación de minerales
Este documento contiene 26 preguntas de opción múltiple sobre conceptos básicos de informática dirigidas a estudiantes de enfermería. Las preguntas cubren temas como tipos de conectores, características de generaciones de computadoras, componentes de hardware y software. El objetivo es evaluar el nivel de conocimiento de los estudiantes sobre estos conceptos fundamentales de informática.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output proporcionados.
Una red neuronal artificial (ANN) es un esquema de computación distribuida inspirada en la estructura del sistema nervioso de los seres humanos. La arquitectura de una red neuronal es formada conectando múltiples procesadores elementales, siendo éste un sistema adaptivo que pose un algoritmo para ajustar sus pesos (parámetros libres) para alcanzar los requerimientos de desempeño del problema basado en muestras representativas.
1) Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) se inspiran en la estructura y funcionamiento del sistema nervioso biológico. 2) Una ANN está compuesta de unidades elementales llamadas neuronas artificiales que se conectan entre sí de forma similar a las neuronas del cerebro. 3) Las ANN tienen la capacidad de aprender a partir de ejemplos, generalizar conocimientos a nuevos casos, y extraer características abstractas de los datos, lo que les permite ser utilizadas en una variedad de aplicaciones como la clasificación y predicción.
Este documento trata sobre las funciones hardlim y hardlims y su uso para clasificar personas en un entorno académico. Explica la historia, características y estructura de las neuronas artificiales, así como las funciones de activación hardlim y hardlims. Luego presenta un ejemplo práctico donde se usa MATLAB para clasificar personas en base a su ropa y edad usando las funciones hardlim y hardlims.
El documento presenta un reporte de investigación realizado por el equipo "Apple Girls + 1" sobre redes neuronales artificiales. Aborda temas como el aprendizaje en sistemas biológicos, proyectos realizados con RNA como la predicción de tipos de cambio y recuperación de información, y explica matemáticamente el modelo de una neurona artificial. El objetivo es investigar y analizar la información sobre redes neuronales artificiales y sus aplicaciones para comprender mejor su funcionalidad y contribuir a una mejor toma de decisiones.
Este documento introduce las redes neuronales artificiales, que se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están compuestas de neuronas interconectadas. Explica que las redes neuronales aprenden de la experiencia y pueden generalizar y clasificar patrones de manera similar al cerebro. También describe las características, estructura, tipos de aprendizaje y aplicaciones principales de las redes neuronales artificiales.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su historia, componentes y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro biológico y están compuestas de neuronas interconectadas. También describe las funciones clave de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo, la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real para resolver problemas complejos.
Las redes neuronales son sistemas de interconexión de neuronas que colaboran para producir una salida estimulada. Se componen de unidades llamadas neuronas que reciben entradas a través de interconexiones y emiten una salida determinada por funciones de propagación, activación y transferencia. Poseen ventajas como el aprendizaje automático, la autoorganización y la tolerancia a fallos. Existen diversos modelos como Perceptrones, Redes multicapa y de Hopfield.
Las redes neuronales artificiales (RNA) intentan simular el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas artificiales y sus conexiones. Las RNA pueden aprender de los datos y resolver problemas complejos. Se usan comúnmente para la clasificación de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Aunque las RNA no replican exactamente al cerebro biológico, comparten su capacidad de aprendizaje y procesamiento paralelo de información.
Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas inspirados en el cerebro que aprenden a través de ejemplos. Una RNA está compuesta de unidades llamadas neuronas interconectadas que reciben entradas, las procesan y emiten una salida. Las RNA se usan para problemas de clasificación y reconocimiento de patrones debido a su capacidad de aprendizaje, flexibilidad y respuesta en tiempo real.
Diseño de Redes Neuronales Multicapa y EntrenamientoESCOM
Este documento describe los conceptos básicos de diseño y entrenamiento de redes neuronales multicapa. Explica que las RNA son útiles para problemas que involucran reconocimiento de patrones, procesamiento de señales y control de sistemas complejos cuando los métodos convencionales no funcionan bien. También cubre temas como la selección del tipo de red, las entradas, salidas, funciones de transferencia, número de capas ocultas y neuronas, y el proceso de entrenamiento.
Este documento describe el perceptrón simple y multicapa. El perceptrón simple es un modelo unidireccional con una capa de entrada y una de salida binaria. Aprende de forma supervisada pero tiene limitaciones como no poder aprender la función XOR. El perceptrón multicapa tiene múltiples capas ocultas y puede aproximar cualquier función. Aprende mediante retropropagación del error para ajustar los pesos entre las 300 neuronas y 20.000 conexiones.
Las redes neuronales artificiales (RNA) se inspiran en el funcionamiento del sistema nervioso biológico. Consisten en una red de neuronas interconectadas que colaboran para producir una salida estimulada. Las RNA aprenden mediante la reorganización de las conexiones entre sus procesadores virtuales, de forma similar a como el cerebro reorganiza las conexiones sinápticas entre neuronas. Presentan ventajas como la capacidad de aprendizaje, auto-organización, tolerancia a fallos, flexibilidad y procesamiento en tiempo real.
Este documento describe el uso de las funciones de activación Satlin y Satlins en redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales mediante MATLAB. Explica que Satlin es una función lineal saturada y Satlins es simétrica. Luego presenta dos casos de estudio resueltos usando estas funciones, uno aplicando Satlin y otro Satlins, para estabilizar las variaciones de voltaje en un circuito eléctrico.
Redes neuronales Luis Lozano CI 22.840.519lozanolc
Las redes neuronales artificiales RNA buscan imitar el comportamiento de las redes neuronales de las personas, y aplicarlas en las computadoras, esta presentación es una introducción a esta rama de la Inteligencia Artificial que cada dia toma mas importancia en el desarrollo de computadores de 6ta generación
El documento trata sobre las redes neuronales. Explica que las redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro humano que pueden aprender a través de la experiencia. Consisten en unidades de procesamiento interconectadas que intercambian información y tienen la capacidad de reconocer patrones, incluyendo imágenes, y mejorar su funcionamiento a través del aprendizaje.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el sistema nervioso biológico y procesan información de manera paralela y distribuida, aprendiendo de su entorno. Describe los diferentes tipos de redes neuronales como perceptrones multicapa y redes recurrentes, y los métodos para entrenarlas, incluyendo algoritmos de aprendizaje supervisado como backpropagation y algoritmos genéticos. El documento también cubre aplicaciones generales de las redes neuronales y concluye
El documento introduce las redes neuronales, describiendo primero el modelo biológico del cerebro y las neuronas. Luego explica que una red neuronal artificial simula las propiedades de generalización y robustez de los sistemas neuronales biológicos. Se compone de unidades llamadas neuronas que reciben entradas y emiten salidas. Finalmente, da ejemplos de aplicaciones como el diagnóstico de imágenes médicas y resalta las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje, la auto-organización y la tolerancia a fallos.
Las redes neuronales pueden predecir la aptitud de los empleados al clasificar las respuestas de las entrevistas en clases de desempeño. La red neuronal con dos capas ocultas logró los mejores resultados, especialmente cuando se agruparon las preguntas interdependientes y se redujeron las neuronas de entrada irrelevantes. Las redes neuronales tienen el potencial de mejorar la planificación del personal al predecir el desempeño futuro de los empleados.
Las redes neuronales artificiales (ANN) imitan el funcionamiento de las redes neuronales biológicas y aprenden de ejemplos para reconocer patrones y transformar entradas en salidas, incluso para entradas nuevas. Se entrenan usando ejemplos representativos para que produzcan las salidas deseadas y se adapten, almacenando la información durante el entrenamiento para usarla luego de manera productiva. Las ANN se basan en procesar entradas mediante pesos y sumas, usando funciones no lineales como la Sigmoid.
Similar a Poslin y Purelin para la Resolución de la Discriminante de una Ecuación y de la Regresión Lineal Simple Respectivamente (20)
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Poslin y Purelin para la Resolución de la Discriminante de una Ecuación y de la Regresión Lineal Simple Respectivamente
1. 1
Utilizaci ´on de las Funciones de Activaci ´on Poslin
y Purelin para la Resoluci´on de la Discriminante
de una Ecuaci´on y Regresi ´on Lineal Simple
Respectivamente.
Henry Quishpe, Student, UNL, and Diego Cuenca, Student, UNL
Tutor: Ing. Henry Paz
F
Abstract—The subject of neural networks, definition, usage,
functions studied activation and learning functions. By studying
these issues using a practical example functions purelin poslin
and activation (an example separately) to demonstrate its cor-rect
operation and use was made, this means that for every
problem using one or more functions is suitable thereto, also
activating a learning function used to train the neuron, namely
that it can respond after alone to different situations learned.
Resumen.- Se estudi´o el tema de las redes neuronales,
su definici´on, utilizaci ´on, funciones de activaci ´on y funciones
de aprendizaje. Con el estudio de estos temas se realiz ´o un
ejemplo pr´actico haciendo uso de las funciones de activaci ´on
poslin y purelin (un ejemplo por separado) para demostrar
su correcto funcionamiento y utilizaci ´on, esto significa que
para cada problema se hace uso de una o mas funciones de
activaci ´on adecuadas al mismo, adem´as se utiliz ´o una funci´on
de aprendizaje para entrenar a la neurona, es decir que pueda
responder despu´es por si sola a situaciones diferentes a las
aprendidas.
Index Terms—paper, template, activation functions, neural net-work,
poslin, purelin, function of learning, Feedforwar, Backprop-agation,
trainlm, workspace.
Palabras Claves.- papel, plantilla, funci´on de activaci ´on, red
neuronal, poslis, purelin, funi´on de aprendizaje, espacio de
trabajo, retropropagaci´on.
1 INTRODUCTION
LA presente investigaci´on se refiere al tema
de las redes neuronales artificiales (RNA),
que est´an inspiradas en el funcionamiento del
cerebro humano, est´an compuestos por una
gran cantidad de elementos de procesamiento
conectados entre si y operan en forma
paralela.
En la actualidad su utilizaci ´on es muy
importante ya que consiguen resolver
problemas relacionados con el reconocimiento
de predicci´on, codificaci´on, patrones,
clasificaci ´on, control, optimizaci´on, y en
muchas ramas mas.
La caracter´ıstica principal de esta neurona
artificial es que tiene un aprendizaje inductivo,
es decir no se les indica las reglas para dar
soluci´on, extrae sus propias reglas a partir de
los ejemplos de aprendizaje.
Las RNA est´an compuestas por tres elemen-tos
los cuales son: lazos sin´apticos, mezclador
lineal y una funci´on de activaci ´on, est´a ultima
es de especial importancia ya que permite pro-porcionar
caracter´ısticas lineales y no lineales
al comportamiento de una neurona artificial.
Este articulo se enfoca a la realizaci ´on de las
funciones de activaci ´on como poslin y purelin,
se realiza un ejemplo por cada una usando la
herramienta de programaci´on matlab.
En la secci ´on 2 se habla de las Redes Neu-ronales
Artificiales (RNA), en la cual se hace
una definici´on, se espedifican sus ventajas y
desventajas, se menciona su arquitectura y los
elementos b´asicos que las componen.
2. 2
En la secci ´on 3 se habla de las funciones de
activaci ´on que se van a utilizar para la res-oluci
´on de los problemas ya especificados ante-riormente,
se habla de las condiciones de cada
funci´on.
En la secci ´on 4 se habla de las funciones de
aprendizaje, es aqui en donde se especifica que
funci´on se utiliza para cada ejemplo y que tipo
aprendizaje es el utilizado.
En la secci ´on 5 se presentan los resultados de
los ejemplos con las funciones poslin y purelin
utilizando la herramienta matlab para la res-oluci
´on del problema.
2 REDES NEURONALES ARTIFICIALES
(RNA)
2.1 Definici ´on
Sistema de computaci´on que consta de un gran
n´umero de elemntos simples, muy interconec-tados,
que procesan la informacion respondi-endo
din´amicamente frente a unos est´ımulos
externos. [1]
Una red neuronal artificial (ANN) es un es-quema
de computaci´on distribuida inspirada
en la estructura del sistema nervioso de los
seres humanos. La arquitectura de una red neu-ronal
es formada conectando m´ ultiples proce-sadores
elementales, siendo ´este un sistema
adaptivo que pose un algoritmo para ajustar
sus pesos (par´ametros libres) para alcanzar los
requerimientos de desempe˜no del problema
basado en muestras representativas. [2]
2.2 Ventajas y Desventajas
Algunas ventajas de las RNA frente a otros
sistemas de procesamiento de informaci´on son:
Las RNA pueden sintetizar algoritmos a
trav´es de un proceso de aprendizaje.
Para utilizar la tecnolog´ıa neural no es
necesario conocer los detalles matem´aticos.
S´olo serequiere estar familiarizado con los
datos del trabajo.
La soluci´on de problemas no lineales es
uno de los fuertes de las RNA.
Las desventajas de las redes neurales son:
Las RNA se deben entrenar para cada
problema. Adem´as, es necesario realizar
m´ ultiples pruebas para determinar la ar-quitectura
adecuada.
El entrenamiento es largo y puede con-sumir
varias horas de la computadora
(CPU). Debido a que las redes se entrenan
en lugar de programarlas, ´estas necesitan
muchos datos.
Las RNA representan un aspecto complejo
para un observador externo que desee re-alizar
cambios. [3]
2.3 Arquitectura de una red Neuronal
Las redes neuronales se basan en generalizar
informaci´on extra´ıda de datos experimentales,
tablas bibliogr´aficas o bases de datos, los cuales
se determinan por expertos humanos. Dichas
redes toman en cuenta las entradas y como sali-das
las se ˜ nales del sistema. Para ello resulta ´ util
la caracterizaci ´on de tres tipos de neuronas:de
entrada,de salida y ocultas.
Las neuronas de entrada reciben se ˜ nales
desde un entorno, las cuales son propor-cionadas
por sensores o de otros sectores
del sistema como por ejemplo archivos
de almacenamiento de patrones de apren-dizaje.
Estas neuronas se encuentran agru-padas
en una capa de entrada, las n´umero
de neuronas que la conformas depende de
los datos del problema.
Las neuronas de salida env´ıan su se ˜ nal
directamente fuera del sistema una vez que
ha finalizado el tratamiento de la infor-maci
´on.Se encuentran en la capa de salida
y el n´umero de neuronas depende del
formato esperado de salida de la red.
Las neuronas ocultas reciben est´ımulos y
emiten salidas dentro del sistema, sin man-tener
contacto alguno con el exterior. Aqui
es donde se establece la representaci´on
interna de la neurona.Estas se encuentran
en la capa intermedia y el n´umero de
neuronas depende del tipo y complejidad
del problema a resolver con la red.
3. 3
Fig. 1. Arquitectura de una red neuronal.
2.4 Elementos de un neurona artificial
Una red neuronal esta compuesta de varios
elementos esenciales los cuales le permiten re-solver
algun problema, en la figura 2 se puede
apreciar los elementos b´asicos que contiene una
neurona artificial:
Fig. 2. Elementos de una neurona artificial.
Entradas.- Son los datos o valores ingresadas
por el ser humano o tambien pueden ser leidos
desde un archivo de almacenamiento.
Pesos.- Por cada entrada existe un peso
relativo el cual proporciona la importancia de
la entrada dentro de la funci´on de agregaci´on
de la neurona. Estos pesos realizan la misma
funci´on que realizan las fuerzas sin´apticas
de la neurona biol ´ogicas. Estos pesos son
modificados en respuesta de los ejemplos
de entranamiento debiado a las reglas de
entrenamiento.
Salidas.- Cada elemento de procesamiento
tiene permitido una salida, la cual puede estar
asociada con un n´umero elevado de otras neu-ronas.
La valor de la salida obtenida resulta de
la funci´on de activaci ´on utilizada.
2.5 Red Multicapa Hacia Adelante
Este modelo Feedfoward no tiene retardos
y sus capas son implementadas una a
continuaci´on de otra. Por otro lado ´estas
redes tambien son llamadas Retropropagaci´on
(Backpropagation). Utilizan un algoritmo
matem´atico para el entranamiento de todas las
capas, lo cual permite una mayor eficiencia en
la modificaci´on de los pesos y el bias.
3 FUNCIONES DE ACTIVACI ´ON
Se encarga del c´alculo del nivel de activaci ´on
de la neurona en funci´on de la entrada total,
tambi´en denota la salida de la neurona. Las
funciones utilizadas en este trabajo son las
siguientes:
3.1 Funci ´on de Activaci ´on Poslin
La funci´on de transferencia poslin devuelve la
salida n si n es mayor que o igual a cero y 0 si
n es menor que cero.
a = 0 ! n 0 (1)
a = n ! n 0 (2)
Fig. 3. Funci´on de Activaci ´on poslin.
4. 4
3.2 Funci ´on de Activaci ´on Purelin
La funci´on de activaci ´on purelin es de tipo
lineal, es utilizado en redes ADALINE y a
veces en redes de Retropropagaci´on. Purelin
devuelve la salida n cuando a es igual a n.
a = n (3)
Fig. 4. Funci´on de Activaci ´on purelin.
4 FUNCIONES DE APRENDIZAJE
El aprendizaje consiste en la modificaci´on
del comportamiento inducido por la
interacci ´on con el entorno y como resultado
de experiencias conducente al establecimiento
de nuevos modelos de respuesta a est´ımulos
externos. [5]
La funci´on que se ha utilizado en los
ejemplos es la de trainlm, ya que esta
actualiza los valores de los pesos y bias de
acuerdo con la optimizaci´on de Levenberg-
Marquardt. Tambi´en conocido como los
m´ınimos cuadrados amortiguados.
Trainlm es a menudo el m´as r´apido algoritmo
de propagaci´on, y es muy recomendable
como primera elecci ´on supervisada, aunque s´ı
requiere m´as memoria que otros algoritmos.
Para el ejemplo con poslin se utiliz ´o un
aprendizaje supervisado, donde se conoce
las entradas y salidas deseadas que debe
tener la red, mientras que con purelin se
utiliz ´o un aprendizaje no supervisado ya
que no se conocen los valores de salida para
cada entrada, es decir no se puede hacer
correcciones por error.
5 RESULTADOS
Se hizo uso de la herramienta matlab para la
realizaci ´on de los respectivos ejemplos, con la
cual se puedo obtener los resultados deseados
los cuales son descritos a continuaci´on:
5.1 Ejemplo pr´actico con Poslin
Como se digo anteriormente que la funci´on
poslin es de tipo lineal positiva, es decir que
solo presenta datos de salida desde 0 hasta el
infinito positivo, es por ello que el problema
a resolver es sobre la discriminante de una
funci´on de segundo grado para saber cu´antas
soluciones reales tiene la ecuaci´on.
ax2 + bx + c = 0 (4)
El ejemplo consiste en entrenar a la neu-rona
para saber cu´antas soluciones tiene una
ecuaci´on de segundo grado con el c´alculo de la
discriminante, para ello se ingresan los valores
de cada ecuaci´on como a, b y c como entradas,
y las salidas respectivas. Para el c´alculo de la
discriminante la cual ser´a la salida de cada
ecuaci´on se hace uso de la siguiente formula:
b2 4ac (5)
Se llama discriminante de la ecuaci´on la cual
permite averiguar en cada ecuaci´on el n´umero
de soluciones. Podemos distinguir tres casos:
1) La ecuaci´on tiene dos soluciones, que son
n´umeros reales distintos.
b2 4ac 0 (6)
2) La ecuaci´on tiene una soluci´on doble.
b2 4ac = 0 (7)
3) La ecuaci´on no tiene soluciones reales.
b2 4ac 0 (8)
Los valores de entrada se los obtiene de las
siguientes ecuaciones de segundo grado:
f =
8
:
1) 2x2 5x 4
2) x2 + 2x 1
3) x2 5x + 6
4) x2 + 6x + 9
5) x2 + x 2
6) 2x2 + 5x + 4
(9)
5. 5
Los valores obtenidos de la ecuaci´on
anterior se presentan en la siguiente imagen y
as´ı tambien se presenta la salida que se desea
obtener.
Fig. 5. Valores de Entrada y Salida
En la siguiente imagen se puede apreciar la
representaci´on de la red neuronal.
Fig. 6. Representaci´on de la Red Neuronal
Una vez terminado el entranamiento la
neurona encuentra los valores de los pesos
ideales y el valor del bias.
Fig. 7. Pesos de las entradas
Fig. 8. Valores del Bias
Los Resultados finales son los que se obser-van
en la imagen:
Fig. 9. Resultados Finales
En donde se obtiene las mismas salidas que
las deseadas y ademas se puede apreciar el
n´umero de soluci´ones que tiene cada ecuaci´on,
el valor -7 es menor que cero por lo tanto poslin
lo presenta como cero.
5.2 Ejemplo pr´actico con Purelin
El presente programa resuelve el modelo de
Regresi ´on Lineal Simple, que es uno de los
aspectos m´as relevantes de la Estad´ıstica es
el an´alisis de la relaci ´on o dependencia en-tre
variables, est´a definido por el siguiente
planeamiento:
1. Planteamiento de la Regresi´on Lineal.
El comportamiento de una magnitud
econ´omica puede ser explicado a trav´es de
otra:
Y = F(x) (10)
Si se considera que la relaci ´on puede ser
de tipo lineal, la formalizaci´on vendr´ıa
determinada por una ecuaci´on como la
siguiente:
Y =
10. tX + Ut ! t = 1; 2; 3:::T (12)
El objetivo del an´alisis de regresi ´on es la esti-maci
´on de los par´ametros. El primer paso es la
representaci´on gr´afica de las variables (Y, X) en
un diagrama de dispersi´on:
Fig. 10. Diagrama de Dispersi´on
Dado que la relaci ´on de dependencia entre
ambas variables es aleatoria, las observaciones
no se encontrar´an a lo largo de una recta. La
estimaci´on de los par´ametros supone encontrar
la ordenada en el origen y la pendiente de una
recta que mejor se aproxime a los puntos. [6]
Fig. 11. Diagrama de Regresi ´on Lineal Simple
2. Problema a Resolver
La siguiente tabla muestra el salario an-ual,
para el primer trabajo y la califi-caci
´on media obtenida durante la licen-ciatura
de 8 personas reci´en licenciadas
escogidas al azar en una Facultad de Cien-cias
Econ´omicas y Empresariales.
Calificaci´on 5.2 5.8 6.3 7.5 7.8 8.2 8.6 8.8
Salario 1.5 1.6 1.8 2.6 2.7 3 3.1 3.8
TABLE 1
Tabla de Datos
3. Ejecuci´on del Programa
Al ejecutar el programa, en el workspace
de Matlab nos aparecer´a un mensaje
pidi´endonos que ingresemos los datos de
la variable independiente X.
Luego de ingresados los valores de X,
seguidamente nos pedir´a los valores de la
variable dependiente Y.
Con los datos de X y Y ingresados primer-amente
se presenta el diagrama de dis-persi
´on de estos valores. En esta imagen se
puede apreciar que no existe relaci ´on clara
entre todos los puntos, para solucionar eso
utilizamos una red neuronal.
Fig. 12. Diagrama de Dispersi´on
En la siguiente imagen se puede ver el
nntraintool en donde se muestra el resumen
del entrenamiento de la red neuronal, tal
como el n´umero de iteraciones que realiz ´ o, el
tiempo, el numero de neuronas, la funci´on,
etc.
11. 7
Fig. 13. Entranamiento de la Neurona
La red neuronal encuentra la recta que mejor
se aproxime a los puntos, que es el objetivo
de la Regresi ´on Lineal Simple con los m´etodos
manuales de los M´ınimos Cuadrados.
Fig. 14. Grafica de Purelin
Finalmente en el workspace de Matlab se
muestra la soluci´on en relaci ´on a la ecuaci´on
de la recta definida al inicio. Los valores que
conforman la ecuaci´on final es el valor peso
por la variable independiente y el del bias.
Fig. 15. Resultados Finales
El codigo de ambos ejemplos realizados en
matlab se puede encontrar en el siguiente en-lace:
https://code.google.com/p/
funcion-poslin-purelin/
6 CONCLUSIONES
Una vez finalizado el trabajo llegamos a con-cluir
que:
Las funciones de activaci ´on Purelin y
Poslin son aplicadas en la mayor parte
para la resoluci´on de problemas lineal-mente
separables, siendo esta una limi-tante.
Las redes neuronales artificiales mediante
un correcto entrenamiento nos permiten
solucionar diferentes tipos de problemas
con un margen de error no significativo.
El uso de la funci´on de activaci ´on Purelin
es importante para encontrar la soluci´on
de problemas de Regresi ´on Lineal Simple,
ya que su condici´on permite resolver prob-lemas
lineales.
La utilizaci ´on de la funcion de activaci ´on
poslin fue importante para obtener una
soluci´on al problema de la discriminante,
ya que por su condici´on se pudo saber las
soluciones posibles de una ecuaci´on.
La utilizaci ´on de la herramienta matlab
fue relevante, ya que nos facilita el
entranamiento de la red neuronal y con
ello obtener los resultados deseados.
12. 8
7 RECOMENDACIONES
Una vez concluido el trabajo se recomienda:
Conocer a fondo cada una de las funciones
de activaci ´on disponibles y tambi´en el
problema a resolver para con ello proponer
una soluci´on, ya que cada una de estas son
las responsables de la salida de la neurona
y por ende de la soluci´on del problema.
Utilizar mas neuronas para un mejor y
r´apido aprendizaje de la red neuronal.
No sobre entrenar a la red neuronal, ya
que sus valores vienen a variar consider-ablemente,
lo cual causa que la soluci´on
no sea optima.
REFERENCES
[1] R. Pino, A. G´omez, N. Mart´ınez Introducci´on a la Inteligen-cia
Artificial:Sistemas Expertos, Redes Neuronales Artificiales
y Computaci´on Evolutiva, 1rd ed.Universidad de Oviedo,
2001
[2] R. Salas, Redes Neuronales Artificiales, Departamento de
Computaci´on, Universidad de Valpara´ıso.
[3] P. Ponce, Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingenier´ıa,
1rd ed.Alfoomega Grupo Editor, S.A: M´exico, 2010.
[4] Ivan Mart´ınez Ortiz, Introducci´on a las Redes Neuronales.
Universidad Complutense de Madrid.
[5] Hilera, JR, Msrt˜ ninez, VJ. Redes Neuronales Artificiales.
Fundamentos, Modelos y Aplicaciones. RA-MA / Addison
Wesley Iberoamericana , Madrid / M´exico, (1995)
[6] Sofia, Garc´ıa,Regresi´on Lineal Simple. Universidad
Aut´onama de Madrid (2000)