El documento describe el uso de redes neuronales para modelar la frecuencia fundamental mediante síntesis de voz. Explica que las redes neuronales son métodos de clasificación que imitan el funcionamiento del cerebro y aprenden modificando los pesos de las conexiones entre neuronas. Luego, detalla los tipos de redes neuronales, incluyendo el perceptrón multicapa, y describe cómo funcionan las neuronas artificiales, la topología de las redes y los métodos de entrenamiento.
Este documento presenta la introducción a un curso sobre redes neuronales artificiales. Explica brevemente cómo funciona el cerebro humano y cómo las redes neuronales artificiales imitan este funcionamiento mediante neuronas interconectadas. También describe los componentes básicos de una neurona artificial y diferentes funciones de activación como umbral, signo y logística.
El documento divide el razonamiento basado en casos en 4 procesos: recuperar casos similares, reutilizar la información de casos pasados, revisar la solución propuesta, y retener la experiencia para futuros problemas. Explica que al enfrentar un nuevo problema, lo primero es recordar casos relevantes previos y dar una solución basada en ellos.
Las redes neuronales artificiales intentan imitar el funcionamiento del cerebro mediante modelos computacionales. Se componen de unidades (neuronas artificiales) interconectadas que se comunican a través de conexiones con pesos. Estas redes se organizan en capas y procesan la información de forma paralela y distribuida como el cerebro. El aprendizaje ocurre al modificar los pesos de las conexiones entre neuronas. Estas redes se usan en aplicaciones como clasificación, regresión, optimización, reconocimiento de patrones y más.
Este documento describe un reconocedor óptico de caracteres basado en redes neuronales. Explica cómo funcionan las neuronas artificiales y las redes neuronales, y cómo se usan para reconocer patrones de caracteres escaneados. Luego describe una aplicación desarrollada en C++ que permite a una red neuronal aprender caracteres mediante ejemplos y reconocer caracteres nuevos, incluso con ruido. La red usa la topología de Kohonen para este propósito de reconocimiento no supervisado de caracteres.
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.
El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se componen de unidades llamadas neuronas interconectadas, que aprenden automáticamente a partir de datos de entrada, y que tienen ventajas como la generalización, tolerancia a fallos y capacidad de operar en tiempo real.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y mecanismos de aprendizaje. Explica que las RNA imitan a las redes neuronales biológicas mediante el uso de capas y que aprenden ajustando los pesos sinápticos a medida que procesan conjuntos de datos.
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 presenta la introducción a un curso sobre redes neuronales artificiales. Explica brevemente cómo funciona el cerebro humano y cómo las redes neuronales artificiales imitan este funcionamiento mediante neuronas interconectadas. También describe los componentes básicos de una neurona artificial y diferentes funciones de activación como umbral, signo y logística.
El documento divide el razonamiento basado en casos en 4 procesos: recuperar casos similares, reutilizar la información de casos pasados, revisar la solución propuesta, y retener la experiencia para futuros problemas. Explica que al enfrentar un nuevo problema, lo primero es recordar casos relevantes previos y dar una solución basada en ellos.
Las redes neuronales artificiales intentan imitar el funcionamiento del cerebro mediante modelos computacionales. Se componen de unidades (neuronas artificiales) interconectadas que se comunican a través de conexiones con pesos. Estas redes se organizan en capas y procesan la información de forma paralela y distribuida como el cerebro. El aprendizaje ocurre al modificar los pesos de las conexiones entre neuronas. Estas redes se usan en aplicaciones como clasificación, regresión, optimización, reconocimiento de patrones y más.
Este documento describe un reconocedor óptico de caracteres basado en redes neuronales. Explica cómo funcionan las neuronas artificiales y las redes neuronales, y cómo se usan para reconocer patrones de caracteres escaneados. Luego describe una aplicación desarrollada en C++ que permite a una red neuronal aprender caracteres mediante ejemplos y reconocer caracteres nuevos, incluso con ruido. La red usa la topología de Kohonen para este propósito de reconocimiento no supervisado de caracteres.
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.
El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se componen de unidades llamadas neuronas interconectadas, que aprenden automáticamente a partir de datos de entrada, y que tienen ventajas como la generalización, tolerancia a fallos y capacidad de operar en tiempo real.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y mecanismos de aprendizaje. Explica que las RNA imitan a las redes neuronales biológicas mediante el uso de capas y que aprenden ajustando los pesos sinápticos a medida que procesan conjuntos de datos.
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.
Características de las redes neuronales ethanElik Castillo
Este documento describe las características principales de las redes neuronales. Estas incluyen su topología, mecanismo de aprendizaje, tipo de asociación entre la información de entrada y salida, y forma de representación de esta información. En cuanto a la topología, las redes pueden ser monocapa o multicapa. En cuanto al aprendizaje, puede ser supervisado o no supervisado. Finalmente, la asociación puede ser heteroasociativa u autoasociativa.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y tienen varias ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la operación en tiempo real. Una red neuronal típica consta de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida, donde la información pasa a través de las neuronas y sus conexiones sinápticas mediante funciones de activación.
Este documento describe las características principales de las redes neuronales artificiales. Explica que una red neuronal está compuesta de neuronas de entrada, salida y ocultas conectadas por pesos. También describe diferentes tipos de arquitecturas como monocapa, multicapa y recurrentes, así como funciones como la de transferencia y reglas de aprendizaje que permiten a la red modificar sus pesos y mejorar.
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.
Este documento describe la teoría de resonancia adaptativa y las redes ART. Explica que las redes ART resuelven el dilema de la estabilidad y plasticidad del aprendizaje mediante un mecanismo de realimentación entre las capas de entrada y salida. Describe la arquitectura básica de una red ART, la cual incluye un subsistema de atención para clasificación y uno de orientación para crear nuevas categorías. También resume diversas adaptaciones de las redes ART desarrolladas para diferentes aplicaciones como el reconocimiento de patrones.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y aplicaciones. Comienza explicando el modelo de una neurona artificial y cómo se inspiran en el cerebro biológico. Luego describe redes como Perceptrón, Adaline, Backpropagation, Kohonen y Hopfield, detallando sus características clave como la topología, aprendizaje y usos comunes. Finalmente, resume la evolución histórica del campo y cómo continúa desarrollándose.
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.
El documento describe la red neuronal Kohonen, que tiene la capacidad de formar mapas topológicos de las características de entrada similar a como el cerebro representa información. La red Kohonen aprende de forma no supervisada para clasificar patrones de entrada en grupos basados en su similitud, asignando cada grupo a una neurona de salida. El aprendizaje modifica los pesos de las conexiones para que los patrones similares activen neuronas cercanas en la capa de salida.
Este documento describe los mapas auto organizados, incluyendo sus características, reglas de aprendizaje y algoritmos de entrenamiento. También explica las redes competitivas y la red de aprendizaje vectorial cuantizado, mostrando ejemplos de su funcionamiento para clasificación.
El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura y funcionamiento inspirados en el cerebro humano, así como sus aplicaciones. Las redes neuronales están compuestas de unidades de procesamiento interconectadas que aprenden de la experiencia mediante el fortalecimiento de las conexiones entre ellas. Pueden reconocer patrones y clasificar datos como imágenes y tendencias financieras. Algunas aplicaciones incluyen el reconocimiento de caracteres manuscritos, diagnóstico médico y compresión de imágenes.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en los sistemas nerviosos biológicos, sus elementos clave como las neuronas artificiales y las conexiones entre ellas, y diferentes tipos de aprendizaje como el supervisado y no supervisado. También cubre la historia y aplicaciones de las redes neuronales, así como sus características fundamentales como la topología y mecanismos de aprendizaje.
El documento habla sobre redes neuronales artificiales, explicando conceptos como neuronas biológicas y artificiales, cómo funcionan las neuronas artificiales mediante sumas ponderadas y funciones de activación, y los tipos de topologías de redes neuronales. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos. Finalmente, menciona algunos campos de aplicación como finanzas, marketing, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Como caso práctico, analiza el uso de redes neuronales
Este documento describe los conceptos fundamentales de las redes neuronales competitivas y los mapas autoorganizados de Kohonen. Explica cómo estas redes se inspiran en procesos biológicos como la autoorganización neuronal y cómo aprenden mediante competición entre neuronas para clasificar datos de entrada de forma no supervisada. Finalmente, detalla los pasos para crear un modelo de mapa autoorganizado, incluyendo la inicialización de pesos y la determinación de la topología y el tamaño de la red.
La teoría de resonancia adaptativa propone que las redes neuronales pueden aprender nueva información sin olvidar lo aprendido anteriormente mediante la adición de un mecanismo de realimentación entre la capa de entrada y la capa competitiva. La red ART logra esto al alcanzar un estado resonante entre las capas que permite el aprendizaje solo cuando se reconoce rápidamente la entrada, o cuando la entrada es desconocida para crear una nueva representación.
Este documento describe las redes neuronales competitivas y su función de transferencia competitiva. Explica que las redes competitivas permiten que solo una neurona gane y se active mientras las demás se inhiben, permitiendo categorizar los datos de entrada. También resume la historia de las redes competitivas desde los años 1950 y 1960, cuando investigadores como Rosenblatt, Grossberg y Kohonen desarrollaron versiones tempranas, hasta aplicaciones más recientes como la clasificación de datos.
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.
La teoría de resonancia adaptativa (ART) propone un modelo de aprendizaje no supervisado que permite a las redes neuronales resolver el dilema entre estabilidad y plasticidad. La teoría se basa en hacer resonar la información de entrada con los prototipos almacenados para categorizar los patrones. Si no hay resonancia, crea una nueva categoría. Las redes ART, como ART1, ART2 y ART3, aprenden de forma competitiva y en línea mientras mantienen la información previa.
Este documento describe el Modelo de Resonancia Adaptativa (ART) de Stephen Grossberg para el aprendizaje no supervisado en redes neurales. El ART busca resolver los dilemas de la plasticidad y estabilidad del aprendizaje mediante una arquitectura competitiva que permite crear nuevas categorías cuando los patrones de entrada no coinciden con las existentes. El funcionamiento implica la presentación de vectores de entrada, la competición entre neuronas de salida para seleccionar la categoría ganadora, y el ajuste de pesos para refinar la representación de categorías.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo sus bases biológicas, características, estructura básica, tipos de aprendizaje, y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el sistema nervioso biológico y aprenden de la experiencia de manera similar al cerebro humano. También resume brevemente la historia del desarrollo de las redes neuronales desde los años 40 hasta la actualidad.
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
Características de las redes neuronales ethanElik Castillo
Este documento describe las características principales de las redes neuronales. Estas incluyen su topología, mecanismo de aprendizaje, tipo de asociación entre la información de entrada y salida, y forma de representación de esta información. En cuanto a la topología, las redes pueden ser monocapa o multicapa. En cuanto al aprendizaje, puede ser supervisado o no supervisado. Finalmente, la asociación puede ser heteroasociativa u autoasociativa.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y tienen varias ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la operación en tiempo real. Una red neuronal típica consta de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida, donde la información pasa a través de las neuronas y sus conexiones sinápticas mediante funciones de activación.
Este documento describe las características principales de las redes neuronales artificiales. Explica que una red neuronal está compuesta de neuronas de entrada, salida y ocultas conectadas por pesos. También describe diferentes tipos de arquitecturas como monocapa, multicapa y recurrentes, así como funciones como la de transferencia y reglas de aprendizaje que permiten a la red modificar sus pesos y mejorar.
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.
Este documento describe la teoría de resonancia adaptativa y las redes ART. Explica que las redes ART resuelven el dilema de la estabilidad y plasticidad del aprendizaje mediante un mecanismo de realimentación entre las capas de entrada y salida. Describe la arquitectura básica de una red ART, la cual incluye un subsistema de atención para clasificación y uno de orientación para crear nuevas categorías. También resume diversas adaptaciones de las redes ART desarrolladas para diferentes aplicaciones como el reconocimiento de patrones.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y aplicaciones. Comienza explicando el modelo de una neurona artificial y cómo se inspiran en el cerebro biológico. Luego describe redes como Perceptrón, Adaline, Backpropagation, Kohonen y Hopfield, detallando sus características clave como la topología, aprendizaje y usos comunes. Finalmente, resume la evolución histórica del campo y cómo continúa desarrollándose.
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.
El documento describe la red neuronal Kohonen, que tiene la capacidad de formar mapas topológicos de las características de entrada similar a como el cerebro representa información. La red Kohonen aprende de forma no supervisada para clasificar patrones de entrada en grupos basados en su similitud, asignando cada grupo a una neurona de salida. El aprendizaje modifica los pesos de las conexiones para que los patrones similares activen neuronas cercanas en la capa de salida.
Este documento describe los mapas auto organizados, incluyendo sus características, reglas de aprendizaje y algoritmos de entrenamiento. También explica las redes competitivas y la red de aprendizaje vectorial cuantizado, mostrando ejemplos de su funcionamiento para clasificación.
El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura y funcionamiento inspirados en el cerebro humano, así como sus aplicaciones. Las redes neuronales están compuestas de unidades de procesamiento interconectadas que aprenden de la experiencia mediante el fortalecimiento de las conexiones entre ellas. Pueden reconocer patrones y clasificar datos como imágenes y tendencias financieras. Algunas aplicaciones incluyen el reconocimiento de caracteres manuscritos, diagnóstico médico y compresión de imágenes.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en los sistemas nerviosos biológicos, sus elementos clave como las neuronas artificiales y las conexiones entre ellas, y diferentes tipos de aprendizaje como el supervisado y no supervisado. También cubre la historia y aplicaciones de las redes neuronales, así como sus características fundamentales como la topología y mecanismos de aprendizaje.
El documento habla sobre redes neuronales artificiales, explicando conceptos como neuronas biológicas y artificiales, cómo funcionan las neuronas artificiales mediante sumas ponderadas y funciones de activación, y los tipos de topologías de redes neuronales. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos. Finalmente, menciona algunos campos de aplicación como finanzas, marketing, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Como caso práctico, analiza el uso de redes neuronales
Este documento describe los conceptos fundamentales de las redes neuronales competitivas y los mapas autoorganizados de Kohonen. Explica cómo estas redes se inspiran en procesos biológicos como la autoorganización neuronal y cómo aprenden mediante competición entre neuronas para clasificar datos de entrada de forma no supervisada. Finalmente, detalla los pasos para crear un modelo de mapa autoorganizado, incluyendo la inicialización de pesos y la determinación de la topología y el tamaño de la red.
La teoría de resonancia adaptativa propone que las redes neuronales pueden aprender nueva información sin olvidar lo aprendido anteriormente mediante la adición de un mecanismo de realimentación entre la capa de entrada y la capa competitiva. La red ART logra esto al alcanzar un estado resonante entre las capas que permite el aprendizaje solo cuando se reconoce rápidamente la entrada, o cuando la entrada es desconocida para crear una nueva representación.
Este documento describe las redes neuronales competitivas y su función de transferencia competitiva. Explica que las redes competitivas permiten que solo una neurona gane y se active mientras las demás se inhiben, permitiendo categorizar los datos de entrada. También resume la historia de las redes competitivas desde los años 1950 y 1960, cuando investigadores como Rosenblatt, Grossberg y Kohonen desarrollaron versiones tempranas, hasta aplicaciones más recientes como la clasificación de datos.
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.
La teoría de resonancia adaptativa (ART) propone un modelo de aprendizaje no supervisado que permite a las redes neuronales resolver el dilema entre estabilidad y plasticidad. La teoría se basa en hacer resonar la información de entrada con los prototipos almacenados para categorizar los patrones. Si no hay resonancia, crea una nueva categoría. Las redes ART, como ART1, ART2 y ART3, aprenden de forma competitiva y en línea mientras mantienen la información previa.
Este documento describe el Modelo de Resonancia Adaptativa (ART) de Stephen Grossberg para el aprendizaje no supervisado en redes neurales. El ART busca resolver los dilemas de la plasticidad y estabilidad del aprendizaje mediante una arquitectura competitiva que permite crear nuevas categorías cuando los patrones de entrada no coinciden con las existentes. El funcionamiento implica la presentación de vectores de entrada, la competición entre neuronas de salida para seleccionar la categoría ganadora, y el ajuste de pesos para refinar la representación de categorías.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo sus bases biológicas, características, estructura básica, tipos de aprendizaje, y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el sistema nervioso biológico y aprenden de la experiencia de manera similar al cerebro humano. También resume brevemente la historia del desarrollo de las redes neuronales desde los años 40 hasta la actualidad.
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
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.
1. Las redes neuronales artificiales se inspiran en las redes neuronales biológicas y se utilizan para aplicaciones como el procesamiento de señales e imágenes. 2. Existen dos tipos principales de redes neuronales: redes supervisadas, que aprenden a partir de ejemplos etiquetados, y redes no supervisadas, que aprenden detectando patrones en los datos de entrada no etiquetados. 3. El perceptrón multicapa, con al menos una capa oculta, puede aproximar cualquier función continua y tiene la capacidad de generalización para datos nuevos
1) Las redes neuronales fueron originalmente una simulación abstracta de los sistemas nerviosos biológicos y consistían en unidades llamadas neuronas conectadas entre sí. 2) Existen modelos inspirados en la biología para simular sistemas neuronales y modelos artificiales aplicados para tareas específicas. 3) Las redes neuronales artificiales se inspiran en las biológicas pero tienen estructuras y conexiones diferentes, y aprenden a través de algoritmos adaptativos para procesar información de manera paralela y no lineal.
Características de las redes neuronales ethanElik Castillo
Este documento describe las características principales de las redes neuronales. Discuten cuatro aspectos: la topología, el mecanismo de aprendizaje, el tipo de asociación entre la información de entrada y salida, y la forma de representación de esta información. La topología se refiere a la organización y disposición de las neuronas en capas. Existen redes monocapa y multicapa. El mecanismo de aprendizaje modifica los pesos de las conexiones y puede ser supervisado o no supervisado. El tipo de asociación puede ser heteroas
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano para resolver problemas complejos. Se componen de neuronas artificiales interconectadas que pueden aprender de los datos. Existen diferentes tipos de redes dependiendo de su arquitectura y método de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado o no supervisado. El aprendizaje implica ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para que la red pueda predecir resultados u obtener patrones en los datos.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales competitivas, incluyendo las redes de Kohonen, Hamming, y LVQ. Explica cómo las neuronas en estas redes compiten entre sí para activarse, con solo una neurona ganadora que permanece activa. También cubre conceptos como la inhibición lateral, el aprendizaje no supervisado y reglas de aprendizaje como la regla de Kohonen.
Las redes monocapa se utilizan típicamente para regenerar información incompleta o distorsionada mediante conexiones laterales como la red de Hopfield, BRAIN STATE IN A BOX y máquinas estocásticas de Boltzmann. Las redes multicapa constan de múltiples capas de neuronas con conexiones hacia adelante y hacia atrás y se usan para clasificación e identificación de patrones, incluyendo perceptrones, Adalines, Madalines y backpropagation.
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.
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales. Explica brevemente la historia y evolución de las redes neuronales, los conceptos básicos de las neuronas artificiales y biológicas, los tipos principales de redes neuronales, su funcionamiento, aplicaciones comunes como el reconocimiento de patrones y procesamiento del lenguaje natural, y también discute el futuro y las limitaciones de esta tecnología.
Este documento describe los conceptos fundamentales de las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en el sistema nervioso biológico, su estructura basada en neuronas interconectadas, y los diferentes tipos de capas, algoritmos de aprendizaje como retropropagación, y paradigmas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Una red neuronal artificial (RNA) es un sistema de procesamiento de información inspirado en el funcionamiento de las redes neuronales biológicas y compuesto por elementos simples llamados neuronas que se conectan entre sí. Las RNA se utilizan para tareas como clasificación, predicción y optimización aprovechando su capacidad de aprendizaje. Algunas aplicaciones incluyen reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes y control de sistemas.
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.
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
El documento presenta información sobre redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en los sistemas nerviosos biológicos y están compuestas de unidades llamadas neuronas conectadas entre sí. También describe diferentes tipos de arquitecturas y modelos de redes neuronales como perceptrones, Adalines, perceptrones multicapa, memorias asociativas y máquinas de Boltzmann.
Este documento describe los fundamentos de las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en el sistema nervioso biológico, su arquitectura basada en neuronas interconectadas, y los algoritmos de aprendizaje como la retropropagación del error que permiten a las redes neuronales resolver problemas complejos.
Este documento describe las características de las redes neuronales y algoritmos genéticos. Explica que las redes neuronales tienen cuatro aspectos clave: su topología, mecanismo de aprendizaje, tipo de asociación entre entrada y salida, y forma de representar la información. También describe brevemente los antecedentes históricos de las redes neuronales y los algoritmos genéticos, así como algunos de sus usos y aplicaciones comunes.
Este documento describe la ecuación de activación estocástica y las redes neuronales auto-organizadas de Kohonen. La ecuación de activación estocástica realiza cambios aleatorios en los pesos de una red neuronal y acepta los cambios que mejoran el comportamiento de la red o los acepta con una probabilidad determinada si no mejoran el comportamiento. Las redes de Kohonen aprenden de forma no supervisada mediante la actualización de los pesos de la neurona ganadora y sus vecinas para formar un mapa topológico de las caracterí
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.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
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Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor OficialAMADO SALVADOR
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En Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, ofrecemos productos que destacan por su innovación, durabilidad y robustez. Las cajas fuertes BTV son reconocidas por su eficiencia en la protección contra robos, incendios y otros riesgos, lo que las convierte en una opción ideal tanto para uso doméstico como comercial.
Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, asegura que cada producto cumpla con los más estrictos estándares de calidad y seguridad. Al adquirir una caja fuerte a través de Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, los clientes pueden tener la tranquilidad de que están obteniendo una solución confiable y duradera para la protección de sus pertenencias.
Este catálogo incluye detalles técnicos, características y opciones de personalización de cada modelo de caja fuerte BTV. Desde cajas fuertes empotrables hasta modelos de alta seguridad, Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, tiene la solución perfecta para cualquier necesidad de seguridad. No pierdas la oportunidad de conocer todos los beneficios y características de las cajas fuertes BTV y protege lo que más valoras con la calidad y seguridad que solo BTV y Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, pueden ofrecerte.
HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
Catalogo Buzones BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial ValenciaAMADO SALVADOR
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Amado Salvador, se compromete a ofrecer productos de primera clase respaldados por un servicio excepcional al cliente. Como distribuidor oficial de BTV, entendemos la importancia de la seguridad y la tranquilidad para nuestros clientes. Por eso, trabajamos en colaboración con BTV para brindarle acceso a los mejores productos del mercado.
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1. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
Carlos Martín Valle
2 Las Redes Neuronales:
En este capítulo se va a describir uno de los métodos de clasificación más utilizados
por su potencia, su fácil implementación y su flexibilidad: las Redes Neuronales (RN). Por
estas características es el método que hemos utilizado en este proyecto para obtener
resultados a partir de nuestros experimentos con el fin de poder clasificar los argumentos
de entrada a la Red Neuronal como buenos o malos para nuestros propósitos.
2.1 Introducción
Las Redes Neuronales constituyen una familia muy variada de arquitecturas. Están
basadas en el modelo cerebral: las neuronas establecen conexiones entre ellas
(sinapsis), de manera que cuando un animal recibe un estímulo, ciertas conexiones se
refuerzan más que otras, provocando una cierta respuesta. Siempre que el animal reciba
un estímulo (entrada) similar, generará la misma respuesta (aprendizaje): se puede decir
que el cerebro reconoce diferentes patrones.
Este comportamiento es fácilmente caracterizable mediante un modelado
matemático (simulación). El tratamiento de la información (computación) no va a ser el
tradicional: se basa en la evolución temporal del sistema y en la interpretación de ciertos
parámetros (información). El sistema se compone de un número elevado de unidades
muy simples (neuronas) altamente interconectadas: el paralelismo es masivo. Se puede
decir que una neurona es un tipo de autómata (sistema dinámico), de ahí el carácter
temporal. Las Redes Neuronales artificiales pueden aprender modificando el “peso” de
las conexiones entre las unidades; así es posible distinguir patrones.
La idea de las Redes Neuronales es definir una función a partir de la cual poder
distinguir patrones con los datos de salida: dependiendo del valor obtenido catalogamos
la entrada como perteneciente a un cierto grupo. El tipo de entradas y su número
determinará la capacidad de discriminación de la Red [Martín-01].
En el ejemplo siguiente, una entrada (x1) no es suficiente para determinar si estamos
en el patrón A o el B. Con otra entrada (x2) ya somos capaces de discriminar.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 12
2. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
Carlos Martín Valle
Figura 2-1: Ejemplo de clasificación.
2.2 Historia
McCullogh y Pitts realizaron en 1943 un estudio biológico del cerebro obteniendo un
modelo formal de neurona, con lo que introdujeron así el concepto de umbral: una
neurona responde a un cierto estímulo siempre que éste sobrepase un cierto umbral de
activación.
Posteriormente, en 1949, Hebb desarrolló el Hebbian Learning: aprendizaje mediante
adaptación de sinapsis o reforzamiento de las conexiones.
En 1959, Rosenblat definió el perceptrón, uno de los conceptos más importantes
dentro del desarrollo de las Redes Neuronales: el perceptrón consiste en una estructura
más una regla de aprendizaje o regla del perceptrón. Esa estructura es la combinación de
una neurona y una función de salida que es la que define el umbral de activación. La
misión de la neurona es implementar una combinación lineal de las entradas. Cada
entrada posee un peso, que se adapta temporalmente. Es esto lo que se conoce como
aprendizaje.
Misky y Papert desarrollaron en 1969 un perceptrón unicapa que conseguía una
clasificación de primer orden (XOR). Se planteó entonces el problema del entrenamiento
de varias capas. Así, en 1974 Werbos definió el algoritmo de retropropagación y el uso de
la función sigmoidal como función de salida de un perceptrón. El algoritmo de
retropropagación permite modificar los pesos partiendo de la última capa hasta la inicial
basándose en el error cometido en la iteración anterior. Ese error es la diferencia entre la
salida de la Red Neuronal y la salida real que deberíamos haber obtenido. Como el
algoritmo de retropropagación está basado en la derivada del error, se decidió utilizar la
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 13
3. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
Carlos Martín Valle
función sigmoidea en vez del escalón para representar el umbral de activación (la función
escalón tiene derivada infinita en el origen).
Posteriormente se desarrollaron otros tipos de redes: Kohonen en los 70 creó los
mapas topológicos y las memorias asociativas, y en 1982 Hopfield definió las redes de
Hopfield.
Finalmente, en 1986 Rumelhart y McClelland desarrollaron el perceptrón multicapa,
popularizándose así el algoritmo de retropropagación. En 1989, Cybenko, Hornik et al. y
Funahashi definieron el perceptrón multicapa como el aproximador universal [Martín-01].
2.3 Clasificación
Existen diferentes criterios de clasificación para las Redes Neuronales:
o Caracterización temporal: se refiere a la caracterización temporal de las
entradas.
Continua en el tiempo: cuando la función de entrada es una función continua.
Este tipo de redes se utiliza en sistemas donde es necesario una clasificación
inmediata de las entradas, como por ejemplo un sistema de alarma que se
active ante la presencia de ciertos parámetros peligrosos.
Discreta: cuando las entradas se toman en determinados instantes de tiempo.
Se utilizan en sistemas donde no es necesario un control inmediato de las
entradas y sólo se busca ver su evolución sin saturar demasiado el sistema
con una gran cantidad de datos.
Entrada: se refiere a los valores que toman las entradas.
Binaria: cero o uno. Se puede utilizar cuando las entradas son codificadas,
por ejemplo, representando el intervalo sobre el que caen dentro de un rango.
Si el rango se divide en x intervalos, cada entrada se representa con x valores,
todos a cero menos uno, el que corresponde al intervalo de valores de la
entrada.
Continua: el valor de la entrada puede ser cualquiera dentro de un rango. Es
posible definir diferentes rangos de variación.
o Entrenamiento: se refiere al aprendizaje seguido por la Red.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 14
4. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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Supervisado: cuando se vigila la evolución de la Red. Por ejemplo, cuando se
le ofrecen a la Red ejemplos señalando las salidas que se deberían obtener.
Con recompensa/castigo: cuando la Red acierta se le ofrece una
recompensa. Cuando falla se le castiga. Así aprende cómo debe comportarse.
No supervisado: no se le dice a la Red lo que debe dar. Esto se suele utilizar
en aquellos casos en que tenemos una serie de entradas y no sabemos cómo
clasificarlas. Dependiendo de lo que se obtenga tras el entrenamiento
tendremos un criterio de clasificación.
o Realimentación:
Feedforward: realimentación hacia delante. Es la estructura normal, donde
las salidas de una capa se introducen en la siguiente.
Feedback: realimentación hacia atrás. Las salidas de ciertas capas se
introducen en capas anteriores para que éstas sepan cuál ha sido el
comportamiento posterior y se adapten en consecuencia.
Entre los modelos más representativos se encuentran los mapas asociativos, el
perceptrón multicapa, las redes de Hopfield (memorias autoasociativas), los mapas
topológicos autoorganizativos de Kohonen y las redes hebbianas [Martín-01].
2.4 Caracterización de una Red Neuronal
Los tres puntos clave para desarrollar una Red Neuronal son:
o Caracterización de la neurona (unidad básica de computación).
o Definición de una topología de interconexión.
o Definición de unas reglas de aprendizaje.
2.4.1 Propiedades
Las propiedades que comparten todas las Redes Neuronales son:
o Alto grado de paralelismo: varias neuronas pueden estar trabajando a la vez.
o Fácil implementación Hardware (o Software).
o Robustez frente a posibles fallos: la información está distribuida.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 15
5. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
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o Naturaleza adaptativa que sustenta la capacidad de aprendizaje.
o Capacidad de generalización: a partir de unas entradas definimos un patrón.
2.4.2 Neurona
Una neurona artificial se implementa de la siguiente manera: las entradas (x) se
introducen en las dendritas. Cada una posee un peso (wij, neurona j – entrada i). Dentro
del cuerpo se aplican diferentes funciones de procesamiento (propagación, activación,
salida) hasta llegar al axón (salida y). Todo esto queda reflejado en la siguiente gráfica:
Figura 2-2: Neurona física.
Figura 2-3: Representación matemática de una neurona.
En la práctica, las funciones de propagación y activación no suelen diferenciarse y
constituyen una combinación lineal de las entradas o su distancia euclídea. La función de
salida se establece fuera de la neurona.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 16
6. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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Figura 2-4: Representación final de una neurona.
Aparte de las entradas propias de la neurona, se puede considerar un cierto umbral
(qi) que comporta una cierta decisión como se verá más adelante.
2.4.3 Topología
Comprende varios aspectos:
o Definición de conectividad: se refiere a la forma de conectarse las neuronas
para formar una cierta estructura. De esta forma, podemos obtener redes
monocapa o multicapa. Las redes monocapa consiguen una clasificación de
primer orden como puede ser un XOR. Sin embargo, una red de varias capas
puede diferenciar entre diferentes regiones, como se verá próximamente.
o Temporización o sincronización del flujo de información:
Tiempo continuo-discreto: se refiere a si la información se actualiza
continuamente o sólo en ciertos instantes de tiempo.
Secuencia de computaciones: flujo directo o bucles de realimentación. El
flujo directo consiste en un mero paso de información de una capa a la
siguiente. Pero con la realimentación una capa obtiene información sobre lo
que están haciendo las capas que la siguen, y así, se obra en consecuencia.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 17
7. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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Figura 2-5: Ejemplos de topologías.
En una red multicapa se definen tres tipos de capas: de entrada, oculta y de salida.
Figura 2-6: Red Neuronal de tres capas.
Dependiendo del número de capas ocultas que consideremos y moviéndonos dentro
de un espacio bidimensional, se pueden definir regiones (conjunto de entradas que
conforman un patrón) de diferentes formas, como se puede apreciar en la figura 2-7.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 18
8. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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Figura 2-7: Regiones que se pueden delimitar según el número de Capas Ocultas que se
consideren.
2.4.4 Entrenamiento o aprendizaje
El aprendizaje consiste en el ajuste de pesos de interconexión entre las neuronas.
Existen diferentes criterios de ajuste:
o Supervisado:
Heurístico: perceptrón.
Minimizan función de coste (algoritmos tradicionales de adaptación): se
minimiza la función de error de evaluación para ajustar los pesos. Un ejemplo
es el perceptrón multicapa.
o Mediante refuerzo (con recompensa/castigo):
Actor/crítico.
Q-learning.
o No supervisado:
Hebbiano: Hopfield.
Competitivo: Mapas topológicos de Kohonen.
Máquinas de Boltzmann.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 19
9. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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El aprendizaje es un algoritmo por el cual se le dan datos a la neurona y ésta
aprende a reconocer patrones con ellos. El aprendizaje no supervisado es aquél en el
que se tienen un conjunto de patrones pero no están catalogados. El objetivo es que sea
la Red la que los clasifique según los criterios que se le suministran (similitudes que
deben cumplir los patrones para pertenecer a una clase) y según posibles analogías que
pueda encontrar en los datos de entrada. El aprendizaje supervisado es aquél en el que
se cuenta con patrones catalogados que sirven de ejemplo a la Red.
2.5 El perceptrón multicapa
Este tipo de redes se caracterizan por su facilidad de implementación. Su
aprendizaje se basa en la retropropagación: se parte de unos pesos iniciales en las
conexiones interneuronales. Para un conjunto de entradas se obtiene una cierta salida.
Basándose en que se conoce la salida que deberíamos haber obtenido (patrón
catalogado – aprendizaje supervisado), calculamos el error. A partir de este error se
modifican los pesos siguiendo el sentido inverso al de evolución de la Red (se parte de la
salida hasta llegar a la entrada). De la misma manera se opera con el resto de entradas
de entrenamiento. Se puede observar que el error irá disminuyendo a medida que se
aplique el algoritmo.
Sin embargo un entrenamiento reiterado con las mismas entradas acaba provocando
un sobre-entrenamiento a la Red Neuronal, memorizando características de un conjunto,
impidiendo así que aprenda a generalizar. Por eso tras cada iteración hay que evaluar:
introducir nuevos valores distintos a los de entrenamiento y calcular el error de salida. De
esta manera se obtiene una función (error de evaluación) de la que nos interesa hallar su
mínimo absoluto (puede haber mínimos locales). Determinando el número de iteraciones
con que se alcanza dicho valor, nos aseguramos, en cierta forma, obtener un bajo error
para cualquier conjunto de datos de entrada. Después, se puede aplicar un test con un
conjunto nuevo de entradas que nos dará una medida de la capacidad de discriminación
de la Red.
2.5.1 ¿Qué es un perceptrón?
Un perceptrón es una estructura neuronal más una regla de aprendizaje. Como se
explicaba anteriormente, una neurona se compone de un conjunto de entradas, cada una
con un peso, que se introducen en el cuerpo de la misma para su procesamiento. Ese
procesamiento puede consistir en:
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 20
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o Combinación lineal:
∑ −=
i
ii xy θω
o Distancia euclídea:
( ) θω −= ∑i
ii xy
2
Este resultado se introduce posteriormente en un bloque caracterizado por una de
las siguientes funciones:
Figura 2-8: Tabla de las posibles funciones de salida del perceptrón.
La función que representa el comportamiento ideal de una neurona es la función
escalón: dependiendo de la entrada se activa la conexión entre neuronas (salida = 1) o no
(salida = 0). Esta decisión puede depender de un cierto umbral (que la salida sea capaz
de superarlo), representado en las expresiones anteriores por q: introducir este término
negativo equivale a considerar que la función vale uno a partir de q y no a partir de cero
como se representa en la tabla.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 21
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Aunque éste sea el comportamiento ideal, en la práctica se suele utilizar la función
sigmoidea. Esto se debe a que es una función muy parecida al escalón y derivable en el
entorno de cualquier punto del eje x. Como se verá, esto es necesario en el algoritmo de
retropropagación ya que está basado en la minimización del error con respecto al valor
de los pesos, por lo que hay que derivar e igualar a cero.
El algoritmo de aprendizaje para un perceptrón aislado es el siguiente:
( )yyXWW dt
kk −⋅−=+ η1
donde:
o W = vector de pesos.
o k = iteración actual.
o h = factor de aprendizaje.
o X = vector de entradas.
o yd = salida deseada.
o y = salida obtenida en la iteración k.
Una propiedad muy importante de este algoritmo es la convergencia en presencia de
solución y la posibilidad de implementar ciclos límite en ausencia de la misma.
El factor de aprendizaje h determina la rapidez del algoritmo pero también su
exactitud. Cuanto mayor sea, necesitaremos menos iteraciones (antes alcanzaremos las
cercanías del mínimo error de evaluación) pero el aprendizaje es muy grosero (es más
probable que nos quedemos oscilando en las cercanías del mínimo error de evaluación
que lo alcancemos realmente). Cuanto menor sea, más lento es pero más fino en el
aprendizaje. Por lo tanto hay que llegar a un compromiso.
2.5.2 Retropropagación
A continuación, se va a explicar el método utilizado para entrenar un perceptrón
multicapa.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 22
12. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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2.5.2.1 Algoritmo
El aprendizaje de un perceptrón multicapa es más complejo. Como se apuntó
anteriormente, el entrenamiento de este tipo de Redes Neuronales es un entrenamiento
supervisado. Se define un conjunto de pares de patrones (Xi, Yi) de entrenamiento y se
define una función de error (diferencia entre la salida deseada y la obtenida). Una vez
obtenido dicho error se actualizan los pesos para minimizarlo. El procedimiento que se
emplea es el descenso en la dirección del gradiente: una manera muy eficiente de
implementarlo es a través de un procedimiento equivalente a computar la Red hacia
atrás. Esto da lugar al algoritmo de retropropagación:
( )∑ ∑= =
−==
P
p
P
p
S
pppT OdEE
1 1
2
2
1
donde:
o ET = error total de salida.
o Ep = error de la salida p.
o P = número de neuronas de la última capa.
o Op
S
= salida obtenida en la neurona p de la capa S (la de salida).
o dp = salida esperada en la neurona p.
El algoritmo de aprendizaje es:
( ) ( )
( )k
E
kk L
ij
TL
ij
L
ij
ω
µωω
∂
∂
−=+1
donde:
o wij
L
= peso de la entrada i de la neurona j en la capa L.
o k = iteración actual.
o m = factor de aprendizaje.
La derivada del error es equivalente a:
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 23
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NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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( ) ( )∑= ∂
∂
=
∂
∂ P
p
L
ij
p
L
ij
T
k
E
k
E
1 ωω
La salida es una función sigmoidea de la combinación lineal de las variables de
entrada:
∑=
−
−
⋅=
+
=
L
L
j
N
i
L
i
L
ij
L
jy
L
j Oy
e
O
1
1
;
1
1
ω
donde:
o NL = número de neuronas de la capa L.
o Oj
L
= salida de la neurona j de la capa L.
o yj
L
= estado de activación de la neurona j de la capa L.
( ) ( )k
y
y
O
O
E
k
E
L
ij
L
j
L
j
L
j
L
j
T
L
ij
T
ωω ∂
∂
⋅
∂
∂
⋅
∂
∂
=
∂
∂
( ) ( )L
j
L
jy
y
yy
y
L
j
L
j
OO
e
e
ee
e
y
O
L
j
L
j
L
j
L
j
L
j
−⋅=
+
⋅
+
=
+
=
∂
∂
−
−
−−
−
1
11
1
1
( ) ( ) i
ij
jL
iL
ij
L
j
i
k
y
capaprimeralaparaO
k
y
=
∂
∂
→=
∂
∂ −
1
1
1
,
ωω
donde ii = entrada i de la Red.
Para la última capa:
( ) ( ) ( )=−⋅⋅−−=
∂
∂
→−−=
∂
∂
=
S
j
S
j
S
jjS
j
TS
jj
SL
L
j
T
OOOd
y
E
Od
O
E
1
( ) ( ) S
j
S
j
S
jj yfOd δ=⋅−−= ˆ'
donde δj
S
= señal de error.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 24
14. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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Para el resto de las capas, cuando varía la salida de la neurona de una de ellas
afecta a la salida de las neuronas de la siguiente capa:
=
∂
⋅
∂
∂
++
∂
⋅
∂
∂
+
∂
⋅
∂
∂
=
∂
∂
+
+
+
+
+
+
+
+
L
j
L
N
L
N
T
L
j
L
L
T
L
j
L
L
T
L
j
T
O
y
y
E
O
y
y
E
O
y
y
E
O
E L
L
1
1
1
21
1
21
1
1
1
1
1
1
...
( )∑ ∑
+ +
=
+
=
+
+
+
→⋅=
∂
∂
⋅
∂
∂1 1
1
1
1
1
1
1
L LN
i
L
ij
N
i
L
iL
j
L
i
L
i
T
k
O
y
y
E
ωδ
( ) ( ) ( )∑ ∑
+ +
=
+
=
+++
=⋅⋅=⋅⋅−⋅=
∂
∂
→
1 1
1
1
1
111
ˆ'1
L LN
i
L
j
L
ij
N
i
L
i
L
j
L
ij
L
i
L
j
L
jL
j
T
yfkOO
y
E
δωδωδ
2.5.2.2 Resumen
En resumen, el algoritmo de actualización de pesos queda:
( ) ( ) L
j
L
i
L
ij
L
ij Okk δµωω ⋅⋅−=+ −1
1
donde las señales de error son:
( ) ( )S
jj
S
j
S
j Odyf −⋅−= 'δ
( ) ( )∑
+
=
++
⋅⋅=
1
1
11
'
LN
i
L
j
L
k
L
j
L
j kyf ωδδ
2.5.2.3 Pasos del algoritmo
Los pasos a seguir son:
1. Inicializar pesos y umbrales.
2. Presentar nuevo patrón y salida deseada.
3. Calcular salida de todos los nodos en red.
4. Calcular señales de error de todos los nodos: nodos de salida a nodos de primera
capa.
5. Adaptar pesos en función de señales de error.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 25
15. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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6. Ir al paso 2.
2.5.2.4 Mejoras y variantes
Se pueden introducir algunas mejoras a este algoritmo que pretenden asegurar la
convergencia o hacer más rápido el proceso:
o Inicialización de pesos: enfocado a la convergencia.
o Factor de aprendizaje: enfocado a la convergencia.
o Tamaño de la red: enfocado a la generalización.
o Término del momento: enfocado a obtener mínimos locales en la función de
error y a acelerar el proceso.
( ) ( ) +⋅⋅−=+ L
j
L
j
L
ij
L
ij Okk δµωω 1 ( ) ( )( )1−− kk L
ij
L
ij ωωα
2.5.3 Características del perceptrón multicapa
Para finalizar, cabe destacar algunas de las características de este tipo de Redes
Neuronales:
o Puede aproximar cualquier función continua Y = F (X) con soporte compacto hasta
una precisión dada.
o Generaliza la respuesta frente a nuevos patrones de entrada (basado en
aproximación/interpolación).
o Idónea cuando sabemos qué queremos conseguir pero no cómo hacerlo y
además disponemos de patrones de referencia: queremos que generalice a
nuevos patrones.
o Aplicaciones:
Reconocimiento de patrones:
- Reconocimiento de caracteres en imágenes.
- Reconocimiento de fonemas en voz.
Predicción de series temporales (demandas, etc):
- Identificación y control de sistemas.
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 26
16. MODELADO DE LA FRECUENCIA FUNDAMENTAL MEDIANTE REDES
NEURONALES PARA SÍNTESIS DE VOZ EN DOMINIO RESTRINGIDO
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- Compresión de imágenes y reducción de dimensionalidad.
- etc.
Todas las ideas de este último apartado han sido extraídas de [Martín-01], [Pardo,
00] y [Zufiria, 98].
Capítulo 2: Las Redes Neuronales Página 27