El documento describe el uso de redes neuronales artificiales en aplicaciones de robótica. Explica que las redes neuronales pueden usarse para aprender funciones no lineales como la cinemática y dinámica inversa de un robot, lo que permite mapear posiciones en el espacio de trabajo a valores de articulaciones. También describe diferentes esquemas de aprendizaje y reglas como retropropagación del error y mapas auto-organizativos para entrenar redes y aprender estas funciones.
Este documento presenta la implementación de la función lógica XOR mediante una red neuronal y el algoritmo de retropropagación. Se muestra cómo entrenar la red para aprender la función XOR usando representaciones binaria y bipolar de los datos, logrando un entrenamiento más rápido con la representación bipolar. Se explican conceptos clave como redes feedforward, retropropagación y los elementos esenciales de una red neuronal como las entradas, pesos, funciones de activación y salida deseada. Finalmente, se incluyen dos ejemplos prácticos de implementación de la
La identificación de un sistema dinámico mediante una red neuronal consiste en determinar los parámetros de la red de tal manera que los dos sistemas tengan respuestas similares cuando son excitados con las mismas señales de control.
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 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.
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.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento resume conceptos clave sobre redes neuronales y sistemas inteligentes. Introduce la red Adaline, que es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS. También describe el algoritmo de retropropagación, que permite entrenar redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales. Finalmente, resume la regla del perceptrón para redes neuronales de una sola capa con función de activación de escalón.
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 presenta la implementación de la función lógica XOR mediante una red neuronal y el algoritmo de retropropagación. Se muestra cómo entrenar la red para aprender la función XOR usando representaciones binaria y bipolar de los datos, logrando un entrenamiento más rápido con la representación bipolar. Se explican conceptos clave como redes feedforward, retropropagación y los elementos esenciales de una red neuronal como las entradas, pesos, funciones de activación y salida deseada. Finalmente, se incluyen dos ejemplos prácticos de implementación de la
La identificación de un sistema dinámico mediante una red neuronal consiste en determinar los parámetros de la red de tal manera que los dos sistemas tengan respuestas similares cuando son excitados con las mismas señales de control.
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 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.
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.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento resume conceptos clave sobre redes neuronales y sistemas inteligentes. Introduce la red Adaline, que es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS. También describe el algoritmo de retropropagación, que permite entrenar redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales. Finalmente, resume la regla del perceptrón para redes neuronales de una sola capa con función de activación de escalón.
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
Redes de propagación hacia delante y aprendizaje supervisadoESCOM
El documento describe la historia y características de las redes neuronales perceptrón. Introduce el modelo perceptrón de McCulloch y Pitts de 1943 y la regla de aprendizaje de Rosenblatt de 1950. Explica las características del perceptrón multicapa de 1980 y diferentes reglas de aprendizaje como el aprendizaje supervisado y no supervisado. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar conceptos como la frontera de decisión y el entrenamiento de redes perceptrón usando la regla de aprendizaje.
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.
El documento describe el Método del Momento (MOBP), una técnica heurística para entrenar redes neuronales. MOBP suaviza las oscilaciones en la trayectoria hacia la convergencia usando un filtro pasabajas en el momento. Esto permite una mayor razón de aprendizaje y acelera la convergencia cuando la trayectoria se mueve en una dirección constante. El documento también presenta un ejemplo de cómo aplicar MOBP para aproximar una función usando Matlab/NNT.
Este documento presenta los objetivos y procedimientos de un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a modelar conceptos difusos como conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones unarias y binarias, reglas de inferencia difusa y modelado de sistemas de control difusos usando Matlab. El informe final debe incluir resultados, imágenes y códigos comentados demostrando la comprensión de estos conceptos.
El algoritmo de retropropagación (backpropagation) entrena redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia adelante de la señal y la retropropagación del error. La red se actualiza iterativamente para minimizar el error mediante el descenso del gradiente. El algoritmo fue desarrollado en los años 1970 pero no se popularizó hasta la década de 1980.
Utp 2015-2_ia_s6_adaline y backpropagationjcbp_peru
Este documento trata sobre Adaline y Backpropagation. Brevemente describe:
1) Adaline, una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio.
2) La regla del perceptrón para entrenar redes con función de activación de escalón.
3) Backpropagation, un algoritmo para entrenar redes multicapas mediante retropropagación del error.
Utp ia_2014-2_s10_redes de funciones de base radialjcbp_peru
Este documento presenta una sesión sobre redes de funciones de base radial. Explica la arquitectura de tres capas de estas redes, con una capa oculta que usa funciones de activación radiales como Gaussianas y una capa de salida lineal. También cubre el entrenamiento híbrido de estas redes y aplicaciones como clasificación, reconocimiento y predicción.
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.
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.
La red recurrente Elman es una red neuronal recurrente de dos capas con retroalimentación de la salida de la capa oculta a la entrada. Esto le permite aprender y generar patrones temporales. La red Elman se puede entrenar usando retropropagación con una tasa de aprendizaje adaptativa para aproximar funciones. Funciones como simuelm simulan la red, initelm inicializa los pesos y bias, y trainelm entrena la red minimizando el error.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia comúnmente usadas como escalón, lineal, no lineal y competitiva. Además, muestra cómo calcular la salida de una red neuronal artificial monocapa y tricapa usando diferentes funciones de transferencia y valores aleatorios como entrada. Finalmente, propone varios ejercicios y procedimientos para implementar y grafic
Este documento describe cómo entrenar diferentes tipos de redes neuronales artificiales como perceptrones, Adalines y backpropagation usando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Explica cómo definir patrones de entrenamiento, crear las redes, inicializar pesos y entrenarlas. También muestra cómo verificar los resultados antes y después del entrenamiento.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia como escalón, lineal y no lineal. Además, presenta ejemplos de cómo calcular la salida de redes monocapa y multicapa usando estas funciones y proporciona instrucciones para desarrollar ejercicios y elaborar un informe del laboratorio.
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica las características de las RNA, incluyendo su capacidad de aprendizaje, generalización y abstracción. También describe la neurona biológica, la red neuronal biológica, y las diferencias entre la computación tradicional y la computación neuronal. Brevemente resume la historia y aplicaciones de las RNA.
Utp sirn_s13_sistemas de control basados en logic difusajcbp_peru
Este documento describe los conceptos fundamentales de los sistemas de control basados en lógica difusa, incluyendo la estructura general de un sistema difuso, las reglas difusas, los métodos de fusificación, implicación, agregación y defusificación, y algunas aplicaciones comunes de los sistemas de control difusos.
Este documento describe la arquitectura y el algoritmo de aprendizaje de las redes neuronales de retropropagación. Estas redes multicapas utilizan un método de aprendizaje supervisado llamado retropropagación del error para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas y minimizar el error entre la salida de la red y la salida deseada. El algoritmo consta de dos fases: propagación y retropropagación del error para actualizar los pesos y reducir progresivamente el error total de la red.
Las redes ADALINE y MADALINE fueron desarrolladas en 1960 por Bernie Widrow y Marcian Hoff en la Universidad de Stanford para realizar clasificación lineal. ADALINE consiste en una única neurona de salida, mientras que MADALINE tiene varias neuronas de salida. Ambas redes aprenden mediante el algoritmo LMS (regla del mínimo error cuadrático medio), el cual minimiza el error cuadrático medio para ajustar los pesos y mejorar la clasificación.
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.
El presente artículo técnico tiene la siguiente estructura: estado del arte, resultados y conclusiones.
El estado del arte se define en las 5 primeras secciones:
Sección 1: Neurona biológica y artificial, describe la estructura neuronal.
Sección 2: Funciones de activación o trasnferencia, se realiza una comparación de las funciones de activación más utilizadas.
Sección 3: Funciones satlin y satlins, describe la aplicación de estas funciones.
Sección4: Redes neuronales de hopfield, describe la arquitectura de una red de hopfield.
Sección5: Diseño de una red de Hopfield, describe el diseño de la red de hopfield.
Resultados del ejercicio práctico:
Sección 7: Reconocimiento de Dígitos impares con Hopfield, se presenta la solución en matlab y resultados obtenidos.
Sección 8: Conclusiones.
Este documento clasifica y describe los principales grupos de animales. Divide los animales en vertebrados e invertebrados. Los vertebrados incluyen peces, anfibios, reptiles, aves y mamíferos, que comparten la característica de tener un esqueleto interno con columna vertebral. Los invertebrados no tienen esqueleto interno y se subdividen en artrópodos, equinodermos, gusanos, moluscos, celentéreos y poríferos.
Cristian Alexis Mina D. presenta su línea de tiempo desde su nacimiento en 1996 hasta 2015 cuando culminó el grado 11, destacando eventos como la muerte de un ser querido en 2005, su descubrimiento del talento musical en 2008 al unirse a un grupo de teatro, la realización de dos video musicales en 2010-2011, y viajes a Medellín y Bogotá en 2013-2014.
Redes de propagación hacia delante y aprendizaje supervisadoESCOM
El documento describe la historia y características de las redes neuronales perceptrón. Introduce el modelo perceptrón de McCulloch y Pitts de 1943 y la regla de aprendizaje de Rosenblatt de 1950. Explica las características del perceptrón multicapa de 1980 y diferentes reglas de aprendizaje como el aprendizaje supervisado y no supervisado. Finalmente, presenta ejemplos para ilustrar conceptos como la frontera de decisión y el entrenamiento de redes perceptrón usando la regla de aprendizaje.
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.
El documento describe el Método del Momento (MOBP), una técnica heurística para entrenar redes neuronales. MOBP suaviza las oscilaciones en la trayectoria hacia la convergencia usando un filtro pasabajas en el momento. Esto permite una mayor razón de aprendizaje y acelera la convergencia cuando la trayectoria se mueve en una dirección constante. El documento también presenta un ejemplo de cómo aplicar MOBP para aproximar una función usando Matlab/NNT.
Este documento presenta los objetivos y procedimientos de un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a modelar conceptos difusos como conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones unarias y binarias, reglas de inferencia difusa y modelado de sistemas de control difusos usando Matlab. El informe final debe incluir resultados, imágenes y códigos comentados demostrando la comprensión de estos conceptos.
El algoritmo de retropropagación (backpropagation) entrena redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia adelante de la señal y la retropropagación del error. La red se actualiza iterativamente para minimizar el error mediante el descenso del gradiente. El algoritmo fue desarrollado en los años 1970 pero no se popularizó hasta la década de 1980.
Utp 2015-2_ia_s6_adaline y backpropagationjcbp_peru
Este documento trata sobre Adaline y Backpropagation. Brevemente describe:
1) Adaline, una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio.
2) La regla del perceptrón para entrenar redes con función de activación de escalón.
3) Backpropagation, un algoritmo para entrenar redes multicapas mediante retropropagación del error.
Utp ia_2014-2_s10_redes de funciones de base radialjcbp_peru
Este documento presenta una sesión sobre redes de funciones de base radial. Explica la arquitectura de tres capas de estas redes, con una capa oculta que usa funciones de activación radiales como Gaussianas y una capa de salida lineal. También cubre el entrenamiento híbrido de estas redes y aplicaciones como clasificación, reconocimiento y predicción.
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.
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.
La red recurrente Elman es una red neuronal recurrente de dos capas con retroalimentación de la salida de la capa oculta a la entrada. Esto le permite aprender y generar patrones temporales. La red Elman se puede entrenar usando retropropagación con una tasa de aprendizaje adaptativa para aproximar funciones. Funciones como simuelm simulan la red, initelm inicializa los pesos y bias, y trainelm entrena la red minimizando el error.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia comúnmente usadas como escalón, lineal, no lineal y competitiva. Además, muestra cómo calcular la salida de una red neuronal artificial monocapa y tricapa usando diferentes funciones de transferencia y valores aleatorios como entrada. Finalmente, propone varios ejercicios y procedimientos para implementar y grafic
Este documento describe cómo entrenar diferentes tipos de redes neuronales artificiales como perceptrones, Adalines y backpropagation usando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Explica cómo definir patrones de entrenamiento, crear las redes, inicializar pesos y entrenarlas. También muestra cómo verificar los resultados antes y después del entrenamiento.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia como escalón, lineal y no lineal. Además, presenta ejemplos de cómo calcular la salida de redes monocapa y multicapa usando estas funciones y proporciona instrucciones para desarrollar ejercicios y elaborar un informe del laboratorio.
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica las características de las RNA, incluyendo su capacidad de aprendizaje, generalización y abstracción. También describe la neurona biológica, la red neuronal biológica, y las diferencias entre la computación tradicional y la computación neuronal. Brevemente resume la historia y aplicaciones de las RNA.
Utp sirn_s13_sistemas de control basados en logic difusajcbp_peru
Este documento describe los conceptos fundamentales de los sistemas de control basados en lógica difusa, incluyendo la estructura general de un sistema difuso, las reglas difusas, los métodos de fusificación, implicación, agregación y defusificación, y algunas aplicaciones comunes de los sistemas de control difusos.
Este documento describe la arquitectura y el algoritmo de aprendizaje de las redes neuronales de retropropagación. Estas redes multicapas utilizan un método de aprendizaje supervisado llamado retropropagación del error para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas y minimizar el error entre la salida de la red y la salida deseada. El algoritmo consta de dos fases: propagación y retropropagación del error para actualizar los pesos y reducir progresivamente el error total de la red.
Las redes ADALINE y MADALINE fueron desarrolladas en 1960 por Bernie Widrow y Marcian Hoff en la Universidad de Stanford para realizar clasificación lineal. ADALINE consiste en una única neurona de salida, mientras que MADALINE tiene varias neuronas de salida. Ambas redes aprenden mediante el algoritmo LMS (regla del mínimo error cuadrático medio), el cual minimiza el error cuadrático medio para ajustar los pesos y mejorar la clasificación.
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.
El presente artículo técnico tiene la siguiente estructura: estado del arte, resultados y conclusiones.
El estado del arte se define en las 5 primeras secciones:
Sección 1: Neurona biológica y artificial, describe la estructura neuronal.
Sección 2: Funciones de activación o trasnferencia, se realiza una comparación de las funciones de activación más utilizadas.
Sección 3: Funciones satlin y satlins, describe la aplicación de estas funciones.
Sección4: Redes neuronales de hopfield, describe la arquitectura de una red de hopfield.
Sección5: Diseño de una red de Hopfield, describe el diseño de la red de hopfield.
Resultados del ejercicio práctico:
Sección 7: Reconocimiento de Dígitos impares con Hopfield, se presenta la solución en matlab y resultados obtenidos.
Sección 8: Conclusiones.
Este documento clasifica y describe los principales grupos de animales. Divide los animales en vertebrados e invertebrados. Los vertebrados incluyen peces, anfibios, reptiles, aves y mamíferos, que comparten la característica de tener un esqueleto interno con columna vertebral. Los invertebrados no tienen esqueleto interno y se subdividen en artrópodos, equinodermos, gusanos, moluscos, celentéreos y poríferos.
Cristian Alexis Mina D. presenta su línea de tiempo desde su nacimiento en 1996 hasta 2015 cuando culminó el grado 11, destacando eventos como la muerte de un ser querido en 2005, su descubrimiento del talento musical en 2008 al unirse a un grupo de teatro, la realización de dos video musicales en 2010-2011, y viajes a Medellín y Bogotá en 2013-2014.
This document discusses technology considerations for an assisted living community during a disaster. It recommends developing recovery plans for various disaster scenarios and aligning technology priorities with life safety, care for individuals, staffing, cash flow, regulations, and reputation. It provides examples of how assisted living communities typically use technology day-to-day and options for power sources, internet access, communications, cloud computing, and getting important information to staff and residents during an emergency. The document emphasizes the importance of proactive planning to help organizations survive a disaster.
El Street Workout surgió en Brooklyn como una competición entre hombres afroamericanos para ver quién era el más fuerte usando el entorno público como parques y farolas. Se ha popularizado en los últimos años a través de grupos organizados en Estados Unidos y videos de Youtube, y ahora se practica en muchos países. Aunque algunos lo asocian con gente con antecedentes penales, promueve valores como el respeto y la educación, alejando a los jóvenes de las drogas. El primer campeonato mundial se celebró en 2011 en Letonia con competidores
Este documento presenta una encuesta valorativa sobre un proyecto de contaminación auditiva. La encuesta contiene preguntas interpretativas y evaluativas sobre cómo el encuestado califica la iniciativa, las acciones que tomaría, su compromiso, los valores aplicados, y su consideración del tema antes y después de la presentación del proyecto. También incluye preguntas para calificar la presentación, la calidad de aplicación, la fiabilidad de la información y conocimientos proyectados, y si el avance del proyecto debería ser permanente u necesitar más trabajo
La inteligencia artificial es el estudio multidisciplinario de cómo crear sistemas que puedan resolver problemas por sí mismos como lo hace la inteligencia humana. Se basa en campos como las ciencias de la computación, las matemáticas y la lógica. Existen cuatro pilares básicos de la inteligencia artificial: la búsqueda de estados, los algoritmos genéticos, las redes neuronales artificiales y el razonamiento lógico. La inteligencia artificial se aplica en áreas como la economía, la medicina, la ingeniería y el
This document contains exercises using the will and going to auxiliaries in English. It discusses their use in affirmative, negative, and interrogative structures when talking about using safety equipment, avoiding accidents, health risks of work, supervising risks, and inventory control. Examples are provided to illustrate the different structures like "I will use safety equipment" and "Are you going to get occupational asthma?".
This document discusses the plans and routines of Adriana Miranda Paipilla and her family. She has an close-knit family that talks daily about their lives and future plans, such as buying a new house or car or having a birthday party next year. Adriana wants to finish her career in a few years and open her own consulting business to be independent, as she has worked at the same company for 9 years. She enjoys practicing sports regularly to stay healthy and will sign up for a gym next week.
Este documento presenta un módulo de formación profesional sobre cómo organizar trabajos de albañilería. El objetivo general es enseñar a los estudiantes a interpretar la documentación de proyectos para llevar a cabo responsabilidades asignadas de acuerdo con las especificaciones. El curso se enfoca en enseñar sobre planimetría, mediciones, replanteo, materiales de construcción, organización de obras, normas de seguridad y más. El profesor transmitirá la información a través de presentaciones y documentos para involuc
Este documento presenta diferentes formas de comunicación social como el simposio, la mesa redonda, el panel, el foro y la conferencia. Explica brevemente qué son cada una de estas formas, sus objetivos y algunos ejemplos. También incluye actividades propuestas para los estudiantes como desarrollar un mapa conceptual sobre las formas de comunicación y representar una de ellas en grupos.
Este documento describe diferentes tipos de lesiones causadas por instrumentos cortantes, punzantes y contundentes. Explica las características de las heridas producidas por cuchillos, navajas u otros objetos filosos, así como por armas de fuego y explosivos. También analiza factores como la forma de la hoja del arma, la distancia a la que se realizó el disparo y otros detalles que ayudan a determinar el mecanismo de la lesión.
Kids can follow the free list of fun topics and examples, use them as a guide for further research or create their own original project in an area that they are interested in.
Prepared by Prateek Mittal, to demonstrate the use of slack between teams in the organisation. Shortcuts, Download links are also present. It wold be helpful for non technical teams to understand.
Presentación del proyecto de la materia de IAA de la UTPL.
Tema: Comparación de resultados en la convergencia de una red neuronal utilizando 1 y 2 capas ocultas respectivamente en el modelo del perceptrón multicapa utilizando el algoritmo BackPropagation al realizar el reconocimiento de señales de tránsito
Este documento presenta un resumen de los conceptos básicos de los sistemas de control. Explica los diagramas de bloques, elementos de un diagrama de bloques, criterios para dibujarlos y diagrama de bloques de un sistema en lazo cerrado. También describe brevemente el desarrollo histórico de los sistemas de control, sistemas de control de lazo abierto y cerrado, realimentación, función de transferencia y métodos para determinarla. Finalmente, introduce conceptos básicos de modelado de sistemas mecánicos, elé
El documento describe el algoritmo de retropropagación para el entrenamiento de perceptrones multicapas. Explica que el algoritmo ajusta los pesos y umbrales de la red para minimizar el error mediante cálculos de propagación del error hacia atrás a través de la red. También describe el uso de early stopping para evitar el sobreentrenamiento monitoreando el error en un conjunto de validación.
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
Este documento presenta los conceptos fundamentales del aprendizaje de un perceptrón simple, incluyendo la determinación de la ecuación de una línea recta para separar patrones en una compuerta AND, la demostración de que el problema de clasificación de aviones es linealmente separable, y la justificación de por qué la función XOR no es linealmente separable. También explica términos clave como aprendizaje, pesos iniciales aleatorios, y algoritmo de aprendizaje iterativo.
Este documento presenta los conceptos básicos de los flujos de potencia en sistemas eléctricos y los métodos numéricos para resolverlos, incluyendo el método de Gauss-Seidel, Newton-Raphson y el método desacoplado. Explica que los flujos de potencia determinan el estado de equilibrio de un sistema eléctrico considerando valores de carga, parámetros de red y dos de sus cuatro variables características. Además, describe cómo los estudios de flujos de potencia son útiles para el diseño, operación y planeación
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.
REDES NEURONALES Mapas con Características Autoorganizativas SomESCOM
1) El documento describe los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM), una técnica de redes neuronales no supervisada donde las neuronas se autoorganizan para clasificar datos de entrada. 2) Los SOM aprenden patrones en los datos y agrupan datos similares, mapeando su espacio de entrada a una grilla multidimensional. 3) Se entrenan presentando datos de entrada uno a uno, ajustando los pesos de la neurona ganadora y sus vecinas para que se parezcan más al patrón de entrada.
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.
Mapas de características auto-organizativas MAO´s de KohonenESCOM
Este documento describe los mapas de características auto-organizativos (MAO) de Kohonen. Los MAO emulan la actividad de sistemas biológicos mediante la determinación de la neurona ganadora y la actualización de los pesos de las neuronas vecinas a este. Con el tiempo, los pesos de las neuronas se organizan topológicamente para representar el espacio de entrada. El documento también discute mejoras como variar el tamaño del vecindario y el parámetro de aprendizaje durante el entrenamiento.
Este documento describe los pasos para modelar y simular un convertidor Buck. Incluye las ecuaciones dinámicas del sistema y los parámetros del convertidor. También explica el uso del método de Euler para integrar numéricamente las ecuaciones y simular el convertidor en el software PSIM.
Este documento presenta un resumen de los sistemas automáticos. Introduce los conceptos clave como sistemas de control de lazo abierto y cerrado, función de transferencia, ecuación característica, polos y ceros. Explica que la transformada de Laplace y la función de transferencia son herramientas matemáticas útiles para modelar y analizar sistemas automáticos.
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.
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El documento define un robot como un dispositivo mecánico que realiza tareas de forma automática siguiendo instrucciones preprogramadas o reglas generales, reemplazando o extendiendo el trabajo humano. Un robot se caracteriza por tener un cuerpo, sensores y la capacidad de moverse e interactuar con su entorno de forma inteligente y versátil para realizar diferentes tareas de manera adaptable. Las definiciones enfatizan que un robot es una máquina reprogramable y multifuncional capaz de manipular objetos y tomar decisiones básicas.
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El documento define un robot como un dispositivo mecánico que realiza tareas de forma automática siguiendo instrucciones preprogramadas o reglas generales, reemplazando o extendiendo el trabajo humano. Explica que los robots son entidades programables capaces de realizar múltiples funciones y adaptarse a diferentes entornos. También señala que la robótica educativa utiliza robots como recurso didáctico innovador para enseñar diversos conceptos de manera práctica y motivadora.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
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Red neuronal artificial
1. RED NEURONAL ARTIFICIAL
Las redes de neuronas artificiales (denominadas habitualmente como RNA o en inglés
como: "ANN" ) son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado
en la forma en que funciona el sistema nervioso biológico. Se trata de un sistema de
interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida.
En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes
neuronales.
APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES EN ROBÓTICA
1. INTRODUCCIÓN:
La programación de robots suele hacerse en relación a las coordenadas cartesianas del
espacio de trabajo del robot , por lo tanto caerá en el controlador la tarea de traducir
dichas coordenadas en variables articulares o motoras que gobernaran las movimientos
del robot. Por lo tanto , el control de robots depende de la disponibilidad de funciones
que permitan pasar del espacio físico al espacio de variables articulares o motoras.
Una función básica es la denominada cinemática inversa ,que hace corresponder una
posición y orientación del elemento terminal a cada vector de valores de las variables
articulares. Otra función es la llamada dinámica inversa que relaciona la trayectoria del
elemento terminal con las fuerzas y pares ejercidos en las distintas articulaciones.
También existe el llamado mapa sensorio motor , que relaciona patrones sensoriales (
recogidos por algún sensor en el campo de trabajo ) con las ordenes motoras necesarias ,
un caso particular es la evitación de obstáculos por el robot móvil.
Estas funciones tienen el problema de ser altamente no lineales , además , debido a
cambios en el entorno y al desgaste del propio robot , estas funciones pueden ser
variantes en el tiempo , siendo deseable que la estructura de control se adapte a las
variaciones , por todo esto las redes neuronales ofrecen una buena respuesta a este tipo
de aplicaciones.
2. REGLAS DE APRENDIZAJE USADAS EN ROBÓTICA:
Las clasificaremos por su tipo de realimentación requerido durante el entrenamiento:
a) reglas correccionales:
No usan ninguna realimentación derivan de la regla hebbiana , usadas en modelos de
aprendizaje adaptativo, modelos de resonancia adaptativa , y mapas auto-organizativos
de Kohonen.
b) reglas de minimización del error:
2. Requieren una señal de error exacta que usa como realimentación. Esto quiere decir que
precisan conocer las salidas que corresponden a las entradas. Dos reglas de este tipo son
la regla LMS y la regla de retropro-pagación del error, siendo esta última la más
conocida y usada, aunque su velocidad de convergencia sea baja y de que ( debido a que
el error cuadrático medio no permite el aprendizaje incremental) al aprender un nuevo
par de e/s , necesariamente se produce un cierto olvido de los pares previamente
aprendidos.
c) reglas basadas en una señal de refuerzo:
La señal de refuerzo proporciona información de cómo ha sido de buena o mala la
respuesta a un determinado estímulo , generalmente adopta valores entre un máximo (
premio ) y un mínimo ( castigo ). Lo que se busca es maximizar el refuerzo total
obtenido durante la realización de una determinada tarea , es decir , que para un
estimulo , la respuesta sea la mejor posible.
3. UTILIZACIÓN DE LAS REDES NEURONALES EN CONTROL:
Un sistema que hay que controlar , generalmente tiene una función de transición f y una
función de salida g. Habrá una señal de control u(t) , que con el estado actual x(t) ,
determina el estado siguiente x(t + 1) :
x(t + 1) = f ( u(t) , x(t) )
En cada estado x(t) , se produce una salida y(t) : y(t) = g( x(t) )
Un controlador equivale al modelo inverso del sistema a controlar puesto que , dada una
salida deseada y el estado actual , el controlador generara la señal de control que
producirá dicha salida.
Esquemas de control :
a) modelización inversa directa : es el esquema mas simple. Usa el propio sistema para
generar pares de entrada-salida y entrena el modelo inverso directamente mediante el
intercambio de entradas y salidas :
3. Este esquema solo es aplicable a sistemas con funciones inyectivas ya que sino la
inversa no es una función , y su éxito depende del muestreo.
b) modelización hacia delante : procede en dos etapas. Primero se hace que la red
aprenda el modelo del sistema a partir de pares e/s. En la segunda etapa se antepone
dicho modelo a otra red neuronal y se entrena el sistema formado por ambas para que
aproxime la función identidad , manteniendo los pesos del modelo fijos , ya que serán lo
pesos del controlador los que se ajustan.
Siendo y*(t) la salida deseada.
c) aprendizaje basado en la señal f de error realimentada : requiere disponer de un
controlador convencional conectado al sistema , siendo la función de este la de hacer
que la señal de error tienda a cero. Este enfoque no precisa fase de aprendizaje previa.
4. 4. CINEMÁTICA INVERSA EN UN ROBOT MANIPULADOR:
El control de robots , debe disponer de funciones precisas que hagan corresponder a una
posición y orientación cualesquiera del espacio , los valores de las variables articulares
que hacen que el elemento terminal del robot alcance la posición y orientación
mencionadas. La utilización de redes es de especial interés cuando no se dispone de un
modelo preciso de algunas de las articulaciones , o cuando estos por alguna razón no se
pueden calibrar para ajustar sus movimientos , ya que la capacidad de aprendizaje
brinda la oportunidad de resolver dichos problemas.
4.1 REDES MULTICAPA CON RETRO PROPAGACIÓN DEL ERROR:
La manera mas sencilla de abordar el aprendizaje de la cinemática inversa es aplicar el
esquema de modelización inversa directa a una red multicapa que incorpora la regla de
retropopagación del error. La manera de asegurar que la función sea inyectiva, es elegir
para el conjunto de aprendizaje solo configuraciones del robot en las cuales las
articulaciones del robot permanezcan siempre en el mismo semiespacio , lo que
equivale a que no se salgan de un rango determinado.
Jordan y Rumelhart aplicaron en 1992 el esquema de modelizacion hacia delante al
aprendizaje de la cinemática inversa de un robot manipulador con 3 articulaciones que
se mueve en un plano. Aunque este caso de la cinemática inversa no es una función ,
sino una correspondencia de 2 a 3 variables.
La conclusión después de experimentar con redes multicapa es que puede obtenerse
rápidamente una aproximación burda de la cinemática inversa , y sin embargo una
representación precisa de la función es muy difícil , esto se debe a que la aproximación
a la función se ve influenciada por todos y cada uno de los pesos de la red.
5. Una manera de resolver este problema es usar representaciones locales , de manera que
cada parte de la red sea responsable solo de una pequeña porción del espacio de entrada.
4.2 MAPAS TOPOLÓGICOS AUTO-ORGANIZATIVOS:
Se trata de un esquema basado en una regla correlacional , que sigue un aprendizaje con
la regla de minimización del error LMS . El esquema de control seguido es el de
modelización inversa directa con funcionamiento no supervisado.
Las neuronas están organizadas en una malla tridimensional que , mediante el
aprendizaje , evoluciona hacia una representación del espacio de trabajo del robot. Las
neuronas de las neuronas serán las coordenadas u(t) del punto que se pretende alcanzar
con el elemento terminal. Las salidas , una vez entrenada la red , son las variables
articulares t y los jacobianos Ai correspondientes a dicho
punto del espacio.
Dada una entrada u , la red determina la neurona k que mejor correlaciona con dicha
entrada , según la ecuación :
" wi k ui-->[Author:ADG] " " wi j ui "j
i i
La salida se calcula entonces mediante la ecuación:
(x) = k + Ak ( u - wk )
Un ciclo de aprendizaje comprende los siguientes cuatro pasos:
1) En primer lugar , se aplica la regla de aprendizaje de Kohonen a los pesos de la red :
wi j ( t + 1 ) = wi j (t) + chk ( j) ( uj (t) - wi k (t))
Donde hk ( ) es una función gaussiana centrada en k , que se usa para modular la
adaptación de los pesos de entrada a una neurona en función de su distancia a la neurona
activa.
2) Moviendo el robot a las coordenadas articulares ( u )
obtenidas mediante la ecuación anteriormente expuesta , el elemento terminal se sitúa
en la posición
u' . La diferencia entre la posición deseada u y la realmente alcanzada u' constituye una
señal de error , que permite aplicar una regla de minimización del mismo , en este caso
la regla LMS :
6. * = k +
=
k + Ak ( u - u' )
3) Aplicando el incremento de corrección Ak ( u - u' ) a las articulaciones del robot , se
ajusta la posición del elemento terminal obteniéndose las nuevas coordenadas u''. A
continuación se aplica la regla LMS al jacobiano, usando
u = ( u - u'' ) como señal de error :
A* = Ak + ( - Ak
u ) u / ||
u ||
4) Finalmente, se utiliza la regla de kohonen para actualizar los valores articulares :
i = i + c'hk (y)
( y* - k (t))
y la matriz jacobiana :
Ai = Ai + c'hk' (y) (Ai* - Ak (t))
donde c' es una constante que determina la velocidad de aprendizaje y h'( ) es también
aquí una función gaussiana centrada en k , utilizada para modular los pasos de
aprendizaje en función de la distancia a la neurona activa k. La amplia experimentación
llevada a cabo por los distintos autores muestra que la red se auto-organiza ,
constituyendo una representación adecuada del espacio de trabajo , en aproximadamente
30.000 iteraciones del ciclo de entrenamiento. Este resultado muestra la gran capacidad
de aprendizaje de este esquema , puesto que las condiciones de operación a las que se ha
sometido la red son las peores imaginables : completo desconocimiento del robot ,
inicialización aleatoria de los parámetros y muestreo aleatorio del espacio de trabajo
durante el entrenamiento.
5. DINÁMICA INVERSA:
Por ésta se entiende la función que, dad una trayectoria deseada del elemento terminal
del robot, proporciona las fuerzas y pares que deben ser aplicados a las distintas
articulaciones para que efectivamente se siga dicha trayectoria.
Se suelen aplicar técnicas de control adaptativo, que no requieren conocimiento a priori
de esta función, al control dinámico de robots. Sin embargo, el coste computacional de
estas técnicas, aumenta rápidamente con el número de variables de estado, haciendo
prohibitiva en muchos casos su aplicación en tiempo real.
7. Recientemente, se han utilizado modelos de Redes Neuronales, para el aprendizaje de la
dinámica inversa bien directamente o a través del error proporcionado por un
controlador convencional de ganancia fija, como se describirá en los dos sub apartados
que siguen. Conviene destacar que el caso dinámico difiere del cinemático en que, para
generar los pares de E/S, se precisa algún tipo de controlador que guíe al robot desde el
principio. A medida que progresa el aprendizaje de la función dinámica inversa , la
salida de la R.N deviene más precisa y el efecto del controlador tiende progresivamente
a cero.
5.1 RED CMAC.
Adaptación del modelo CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller), desarrollado
por Abus (1975), al control dinámico de un control industrial con cinco grados de
libertad. La adaptación consiste en combinar la rapidez de acceso a tablas
proporcionadas por la red CMAC con un procedimiento de corrección de errores similar
a la regla LMS.
Aquí el CMAC se utiliza para representar el espacio de estados de forma compacta y
localizada (tal como los mapas auto-organizativos de Kohonen se utilizaban para
modelar el espacio de trabajo del robot) y, mediante el procedimiento de corrección de
errores, los pesos sinápticos se modifican proporcionalmente a la diferencia entre la
salida deseada y la obtenida mediante la red (mientras que la regla LMS se utilizaba
para estimar la salida deseada en caso cinemático).
La tarea consiste en enseñar a un robot a seguir una determinada trayectoria. Para ello,
se muestran puntos sucesivos de la trayectoria tanto a la red neuronal como al
controlador de ganancia fija y se usa la suma de sus respuestas como consigna para
guiar el robot. Después de cada ciclo, la consigna junto con el estado del robot se
utilizan como par de entrada-salida para entrenar la red neuronal, siguiendo el esquema
de modelización inversa directa.
A medida que progresa el aprendizaje, la red CMAC aproxima la función dinámica
inversa, de modo que la diferencia entre el estado actual y deseado tiende a cero y, por
consiguiente, la red neuronal toma el control que antes tenía el controlador de ganancia
fija.
La red converge a un error pequeño (entre 1 y 2 unidades de los codificadores de
posición) en 10 intentos, suponiendo que se utilicen un número suficiente de pesos.
Puesto que el modelo CMAC se basa en el acceso a tablas, los resultados demuestran
una gran dependencia respecto del número de pesos utilizados.
5.2 Aprendizaje a partir del error realimentado.
La misma tarea de aprendizaje de una trayectoria que acabamos de describir ha sido
abordada bajo el esquema del aprendizaje basado en la señal de error realimentada. El
8. robot utilizado tiene tres grados de libertad y la red neuronal está formada solo por 3
neuronas ( una por articulación) cuyas entradas son 13 funciones no-lineales de las
velocidades y aceleraciones de las articulaciones. Así pues, 39 pesos son repetidamente
modificados utilizando una regla de corrección de errores similar a la regla LMS.
El proceso de entrenamiento es: se proporciona la trayectoria deseada tanto a la red
neuronal como al controlador de ganancia fija y la suma de sus respuestas se usa como
consigna para gobernar el robot.
En este modelo no se generan pares de entrada-salida, sino que usan la salida del
controlador de ganancia fija (que, de algún modo mide la desviación del estado actual
respecto del deseado en términos de la señal de control necesaria para que el primero se
aproxime al segundo) directamente como señal de error. Esto tiene la ventaja de ser
directamente accesible en el bucle de control, obviándose así la necesidad de terminar el
estado actual del robot. Si se considera este error como una medida cualitativa en lugar
de cuantitativa, entonces se convierte en una especie de refuerzo y este esquema puede
pensarse como aprendizaje basado en una señal de refuerzo.
Después de entrenar 300 veces al robot a seguir una trayectoria de 6 segundos de
duración, el par medio realimentado decrece dos órdenes de magnitud, demostrando que
la red neuronal ha tomado el control en detrimento del controlador de ganancia fija.
6. MAPAS SENSORIO MOTORES.
Funciones que relacionen patrones sensoriales con consignas motoras son necesarias
para llevar a cabo operaciones tales como el posicionamiento visual de robots
manipuladores, la manipulación fina, y la navegación en el caso de robots móviles.
6.1 Posicionamiento visual de robots.
El paso clave hacia el control basado en visión es el mover una cámara de modo que la
imagen captada se corresponda con una imagen de referencia dada. El objetivo a
alcanzar no es ya pues una posición en el espacio, sino una sensación óptica.
Este posicionamiento por visión se aborde habitualmente prefijando un conjunto de
características en la imagen y calculando a continuación la matriz de interacción que
relaciona desplazamientos 2D de dichas características en la imagen con movimientos
3D de la cámara. Las potenciales ventajas derivadas de la aplicación de redes
neuronales a esta tarea son: 1. la automatización de la programación del sistema, puesto
que la matriz de interacción se obtiene por aprendizaje; y 2. el ahorro de tiempo de
ejecución, al obviar la necesidad de calcular la correspondencia entre las características
de la imagen captada y la de referencia.
La primera ventaja resulta ya patente en el sistema desarrollado por Hasimoto y
col.(1992). El sistema de Hasimoto funciona sobre la base de que es posible detectar
9. cuatro puntos característicos en la imagen. Se utilizan dos redes neuronales para mover
la cámara de modo que se capten esos cuatro puntos en una configuración
predeterminada. Una controla los movimientos de largo alcance, mientras que la otra
guía los movimientos finos. La única diferencia es que la red utiliza la posición de la
cámara como entrada, mientras que la segunda funciona independientemente de la
posición absoluta.
El entrenamiento de la red se consigue moviendo la cámara desde la posición de
referencia a posiciones arbitrarias, y aplicando entonces el algoritmo de retro
programación del error para aprender la asociación entre los desplazamientos de los
cuatro puntos en la imagen y el movimiento realizado.
Los resultados obtenidos mediante simulación muestran que, después de 30000
iteraciones del algoritmo de retro programación del error, la posición de los cuatro
puntos después de situar la cámara difiere de la de referencia en, como máximo, un
pixel. Desde el punto de vista de la precisión, los resultados son pues satisfactorios.
6.2. Manipulación fina.
La posibilidad de usar una red neuronal para aprender la acción que debe aplicarse
frente a cada patrón de fuerza ( es decir, el apropiado mapa sensorio motor) resulta muy
activa.
Gullapalli y col. (1992) han utilizado un sistema de aprendizaje asociativo basado en
una señal de refuerzo para aprender la estrategia de control por acomodación activa
necesaria para insertar un vástago en un agüero en un entorno 2D. Su sistema toma la
posición de vástago junto con los valores de fuerza y pare como entrada, y la
discrepancia entre la posición deseada y la posición real del vástago, con un término de
penalización que se activa cada vez que las fuerzas medidas sobre el vástago superan un
valor máximo predeterminado.
El sistema está formado por una red multicapa con 3 neuronas estocásticas en la capa de
salida y neuronas sigmoidales deterministas en las restantes capas. Todas las neuronas
toman valores reales.
Durante el entrenamiento, cada intento se inicia con el vástago situado en una posición
y una orientación aleatorias respecto al agujero y finaliza con el vástago
satisfactoriamente insertados o bien después de transcurridas 100 unidades de tiempo.
Los experimentos realizados con el robot real muestran que, después de 150 intentos, el
robot siempre es capaz de completar la inserción. Además, la duración de la inserción
decrece continuamente desde 100 a 20 unidades de tiempo a lo largo de 500 intentos.
6.3 Generación de Trayectorias para robots móviles.
10. Los robots móviles realizan a menudo tareas en entornos no previamente conocidos. Por
ello, es de gran importancia que puedan llegar a un determinado objetivo sin colisionar
con los obstáculos que encuentren en su camino. Igualmente es de desear que vayan
aprendiendo de la experiencia de modo que, después de un cierto tiempo de permanecer
en un mismo entorno, sigan trayectorias más eficientes que las generadas inicialmente.
Millán y Torras (1992) han desarrollado un controlador, basado en aprendizaje por
refuerzo, que permite generar trayectorias progresivamente más cortas y seguras. La
entrada del sistema está formada por una fuerza de atracción ejercida por la meta y
cuatro fuerzas de repulsión ejercidas por los obstáculos. La salida del sistema codifica
una acción del robot en términos de una orientación y una longitud de paso. Todas las
señales involucradas están codificadas como números reales, lo cual supone la extensión
de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo (clásicamente propuestos para señales
binarias) a dicho caso.
El sistema se compone de dos redes: un generador de pasos y un módulo crítico. Este
último es una red de tres capas que funciona mediante un algoritmo de retro
propagación, en tanto que el generador de pasos se construye incrementalmente a partir
de una red de dos capas provistas de dos neuronas de salida estocásticas.
Después de 75.000 ciclos de aprendizaje, el generador de pasos ha aprendido un mapa
sensorio motor suficientemente preciso como para generar trayectorias satisfactorias
desde prácticamente cualquier posición inicial del robot en el entorno. Obsérvese que,
como la retroalimentación es mucho menos informada en el caso del aprendizaje por
refuerzo que en el de minimización por error, el primero requiere habitualmente un
periodo de entrenamiento considerablemente más largo.
Hay que destacar que el mapa sensorio motor obtenido es altamente insensible al ruido
en las entradas (la generación de trayectorias sigue siendo satisfactoria aun cuando se
añada un 20% de ruido blanco), muestra una buena capacidad de generalización frente a
cambios en la situación de la meta o en número y distribución de los obstáculos, e
incluso funciona adecuadamente cuando la meta y los obstáculos son móviles. La
principal limitación es el largo tiempo de entrenamiento.