El documento resume los conceptos clave de las redes ADALINE (Adaptive Linear Neuron) y el algoritmo LMS (Least Mean Square). La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de una función escalón. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más poderoso que la regla de aprendizaje del perceptrón para resolver problemas linealmente separables.
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
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
Esta presentación es parte del contenido del curso de Estructuras de Datos I impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2017.
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
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
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
Esta presentación es parte del contenido del curso de Estructuras de Datos I impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2017.
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
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
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
Sogang University Machine Learning and Data Mining lab seminar, Neural Networks for newbies and Convolutional Neural Networks. This is prerequisite material to understand deep convolutional architecture.
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA, crea y desarrolla ACERTIJO: «CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS». Esta actividad de aprendizaje lúdico que implica de cálculo aritmético y motricidad fina, promueve los pensamientos lógico y creativo; ya que contempla procesos mentales de: PERCEPCIÓN, ATENCIÓN, MEMORIA, IMAGINACIÓN, PERSPICACIA, LÓGICA LINGUISTICA, VISO-ESPACIAL, INFERENCIA, ETCÉTERA. Didácticamente, es una actividad de aprendizaje transversal que integra áreas de: Matemáticas, Neurociencias, Arte, Lenguaje y comunicación, etcétera.
Las capacidades sociomotrices son las que hacen posible que el individuo se pueda desenvolver socialmente de acuerdo a la actuación motriz propias de cada edad evolutiva del individuo; Martha Castañer las clasifica en: Interacción y comunicación, introyección, emoción y expresión, creatividad e imaginación.
1. UNIDAD VI Redes de propagación hacia delante y aprendizaje supervisado 6.2 RED ADALINE 6.2.1 Adaline simple. 6.2.2 Algoritmo LMS .
2.
3.
4.
5.
6.
7. Diferencias entre . . . PERCEPTRON ADALINE Función de Transferencia ESCALON LINEAL Resolución de problemas Linealmente Separables Linealmente Separables Comportamiento con respecto al RUIDO Sensible al Ruido Minimiza el Ruido Algoritmo de aprendizaje Regla de aprendizaje Del Perceptron LMS
8. 6.2.1 Red ADALINE a p u r e l i n W p b + W p b + = = a i p u r e l i n n i p u r e l i n w T i p b i + w T i p b i + = = = w i w i 1 w i 2 w i R =
9. ADALINE de dos entradas a p u r e l i n n p u r e l i n w T 1 p b + w T 1 p b + = = = a w T 1 p b + w 1 1 p 1 w 1 2 p 2 b + + = =
10. 6.2.2 Mínimo Error Cuadrático p 1 t 1 { , } p 2 t 2 { , } p Q t Q { , } Conjunto Entrenamiento: p q t q Entrada: Objetivo: x w 1 b = z p 1 = a w T 1 p b + = a x T z = F x E e 2 = E t a – 2 E t x T z – 2 = = Notación: Mean Square Error: Donde: E es un valor esperado
11. Ecuaciones Importantes en el Algoritmo LMS W k 1 + W k 2 e k p T k + = b k 1 + b k 2 e k + = En forma de Matriz: Donde: es el parámetro de aprendizaje máximo w i k 1 + w i k 2 e i k p k + = b i k 1 + b i k 2 e i k + =
12. Condiciones para la Estabilidad e i g I 2 R – 1 2 i – 1 = Resumiendo, las condiciones de estabilidad son: i 0 Ya que , 1 2 i – 1 . 1 i para toda i 0 1 m a x (donde i es un eigenvalor de R ) 1 2 i – 1 –
14. Modelo de una neurona lineal en MATLAB p(1) p(2) p(3) p(R) W(1,1) W(1,R) 1 b n a a = purelin(w*p+b) a = w*p+b 0 0 1 -1 a a b/w b/w p n a = purelin(n)
15. INICIALIZACIÓN Y DISEÑO La función initlin es usada para inicializar los pesos y los bias de la capa lineal con valores positivos y negativos. [W,b]=initlin(P,T) Las redes lineales pueden ser diseñadas directamente si se conocen sus vectores de entrada y objetivo por medio de la función solvelin, la cual encuentra los valores de los pesos y el bias sin necesidad de entrenamiento . [W,b]=solvelin(P,T); W=solvelin(P,T);
16. Regla de Aprendizaje en ADALINE · ADALINE utiliza un aprendizaje OFF LINE con supervisión. · Este aprendizaje es la llamada Regla de Widrow-Hoff ( Regla Delta o Regla del Mínimo Error Cuadrático Medio LMS Least Mean Square)
17. Regla de Widrow-Hoff Consiste en hallar el vector de pesos W deseado, único, que deberá asociar cada vector de entrada con su correspondiente valor de salida correcto o deseado. La regla minimiza el error cuadrático medio definido como: donde: es la función de error R R R a t p R R R p 1 2 2 1
18. Esta función de error está definida en el espacio de pesos multidimensional para un conjunto de entradas, y la regla de Widrow-Hoff busca el punto de este espacio donde se encuentra el mínimo global. Con función de activación lineal Con función de activación sigmoidal
19. Se utiliza el método de gradiente decreciente para saber en qué dirección se encuentra el mínimo global de dicha superficie. Las modificaciones que se realizan a los pesos son proporcionales al gradiente decreciente de la función de error, por lo que cada nuevo punto calculado está más próximo al punto mínimo. j R j w lr w 2
21. La regla de Widrow-Hoff es implementada realizando cambios a los pesos en la dirección opuesta en la que el error está incrementando y absorbiendo la constante -2 en lr . En forma de matriz: Transformando a la expresión del bias (considerando que el bias son pesos con entradas de 1): ) ( ) ( ) , ( j p j e lr j i W T Ep lr W E lr b
22. Algoritmo de aprendizaje en ADALINE 1. Se aplica un vector o patrón de entrada P R en las entradas del ADALINE. 2. Se obtiene la salida lineal a R = WP R y se calcula la diferencia con respecto a la salida deseada: E R =T R -a R 3. Se actualizan los pesos: W( t+1 ) = W(t) + lrE R P R 4. Se repiten los pasos 1 al 3 con todos los vectores de entrada. 5. Si el error cuadrático medio es un valor reducido aceptable, termina el proceso de aprendizaje, sino, se repite otra vez desde el paso 1 con todos los patrones. p R R R p 1 2 2 1
23.
24.
25.
26. En MATLAB: E = T - A; [ dW, db ] = learnwh( P, E, lr ) lr es la tasa de aprendizaje . Si es grande, el aprendizaje es rápido, pero si es demasiado grande, el aprendizaje es inestable y puede incrementarse el error. lr = maxlinlr( P ); % si no se utiliza bias lr = maxlinlr( P, ‘bias’ ); %si se utiliza bias W = W + dW; b = b + db;
27.
28.
29.
30. Ejercicio: 1 1.0 2 0.0 3 2.0 = = = R E p p T 1 2 - - - p 1 p 1 T 1 2 - - - p 2 p 2 T + = = R 1 2 - - - 1 – 1 1 – 1 – 1 1 – 1 2 - - - 1 1 1 – 1 1 1 – + 1 0 0 0 1 1 – 0 1 – 1 = = 1 m a x - - - - - - - - - - - - 1 2.0 - - - - - - - 0.5 = = p 1 1 – 1 1 – t 1 1 – = = p 2 1 1 1 – t 2 1 = = Plátano Manzana
31. Iteración: 1 e 0 t 0 a 0 t 1 a 0 1 – 0 1 – = – = – = – = W 1 W 0 2 e 0 p T 0 + = W 1 0 0 0 2 0.2 1 – 1 – 1 1 – T 0.4 0.4 – 0.4 = + = a 0 W 0 p 0 W 0 p 1 0 0 0 1 – 1 1 – 0 = = = = Plátano
32. Iteración: 2 Manzana a 1 W 1 p 1 W 1 p 2 0.4 0.4 – 0.4 1 1 1 – 0.4 – = = = = e 1 t 1 a 1 t 2 a 1 1 0.4 – 1.4 = – = – = – = W 2 0.4 0.4 – 0.4 2 0.2 1.4 1 1 1 – T 0.96 0.16 0.16 – = + =
33. Iteración: 3 e 2 t 2 a 2 t 1 a 2 1 – 0.64 – 0.36 – = – = – = – = W 3 W 2 2 e 2 p T 2 + 1.1040 0.0160 0.0160 – = = W 1 0 0 = a 2 W 2 p 2 W 2 p 1 0.96 0.16 0.16 – 1 – 1 1 – 0.64 – = = = =