Este documento describe las funciones de activación Satlin y Satlins en Matlab. Brevemente describe la historia y operación de las redes neuronales antes de desarrollar una aplicación en Matlab que utiliza las funciones Satlin y Satlins. Explica cómo crear una interfaz gráfica de usuario en Matlab y cómo codificar una red neuronal que utiliza estas funciones de activación.
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 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.
Reconocimiento de Patrones Incompletos Mediante Funciones de Activación Satli...Juan Carlos Gonzalez Ortiz
En el presente artículo se estudian las funciones de activación Satlin y Satlins, haciendo un mayor énfasis en la función Satlin porque es parte de la estructura del modelo de red neuronal Hopfield.
Matlab es utilizada para implementar la red de Hopfield que permiten el reconociemiento de un patrón incompleto que ha sido ingresado, y se relaciona con el patrón almacenado en la memoria y lo asocia con el que mas se parezca.
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.
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.
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.
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.
Funcionamiento de las redes neuronales simplesDavid Freire
Este documento describe el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que estas se inspiran en el sistema neuronal biológico del cerebro humano. Detalla que una red neuronal artificial típica consta de neuronas de entrada, capas ocultas y neuronas de salida. También explica cómo cada neurona artificial recibe entradas ponderadas, las suma y aplica una función de activación para producir una salida.
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 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.
Reconocimiento de Patrones Incompletos Mediante Funciones de Activación Satli...Juan Carlos Gonzalez Ortiz
En el presente artículo se estudian las funciones de activación Satlin y Satlins, haciendo un mayor énfasis en la función Satlin porque es parte de la estructura del modelo de red neuronal Hopfield.
Matlab es utilizada para implementar la red de Hopfield que permiten el reconociemiento de un patrón incompleto que ha sido ingresado, y se relaciona con el patrón almacenado en la memoria y lo asocia con el que mas se parezca.
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.
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.
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.
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.
Funcionamiento de las redes neuronales simplesDavid Freire
Este documento describe el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que estas se inspiran en el sistema neuronal biológico del cerebro humano. Detalla que una red neuronal artificial típica consta de neuronas de entrada, capas ocultas y neuronas de salida. También explica cómo cada neurona artificial recibe entradas ponderadas, las suma y aplica una función de activación para producir una salida.
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 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.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su historia, componentes y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro biológico y están compuestas de neuronas interconectadas. También describe las funciones clave de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo, la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real para resolver problemas complejos.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output.
El documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que las primeras redes neuronales artificiales se desarrollaron en los años 40 y 50 para imitar el funcionamiento del cerebro biológico. En 1951, Minsky y Edmonds construyeron la primera red neuronal artificial llamada "Sharc" que imitaba el cerebro de una rata al resolver un laberinto. Las redes neuronales artificiales se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y pueden aprender de los datos para realizar tareas como clasificación y predicción.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output proporcionados.
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.
El documento describe las redes neuronales, que surgieron de intentos por simular el cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas y sus conexiones. Funcionan mediante unidades llamadas neuronas que se conectan y envían señales, simulando el aprendizaje neuronal. Se usan para reconocimiento de patrones, minería de datos y sistemas de control adaptativo. Algunos tipos son el perceptrón, Adaline y backpropagation.
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.
El documento describe las redes neuronales artificiales, que son sistemas inspirados en el cerebro humano y capaces de aprender. Explica que las redes neuronales consisten en unidades interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar con el aprendizaje. También describe algunas aplicaciones comerciales de las redes neuronales, como la predicción financiera y el reconocimiento de imágenes.
Funciones de activación Satlin y Satlins en MatlabGabyta Rodríguez
El documento describe las funciones de activación Satlin y Satlins utilizadas en redes neuronales artificiales. Explica que Satlin es una función de transferencia lineal acotada mientras que Satlins es una función de transferencia lineal acotada simétrica. Incluye gráficos y código de Matlab para visualizar las funciones. También proporciona una breve historia de las redes neuronales y cómo se modelan las neuronas biológicas y artificiales.
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
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.
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.
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
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.
El documento describe la implementación de una neurona artificial tipo perceptrón en un dispositivo móvil con sistema operativo Android. Explica el funcionamiento básico de las neuronas biológicas y cómo el modelo de perceptrón de Rosenblatt simula este funcionamiento. Luego detalla el diseño de la neurona computacional con entradas, pesos y una función para calcular el umbral, así como el algoritmo de entrenamiento para ajustar los pesos. Finalmente, presenta cómo se programó la neurona en Android aprovechando su arquitectura basada en Linux y Java.
El programa de maternidad del centro de salud Soloy incluye exámenes médicos para embarazadas, seguimiento de su peso y del feto, vacunación, suplementos nutricionales y orientación sobre alimentación y lactancia. El programa para adolescentes brinda atención médica, charlas de orientación sobre sexualidad y cambios durante la pubertad. El programa de nutrición identifica casos de desnutrición e incentiva buenos hábitos alimenticios. El programa de salud bucal atiende a niños y adolescentes con exámenes, fluor
Este documento presenta información sobre un diplomado en gestión administrativa e innovación. El diplomado busca enseñar conceptos clave de administración y nuevas formas de gestionar organizaciones de manera creativa. Los especialistas compartirán sus conocimientos para hacer la presentación más didáctica posible.
1) Um grupo de alunos da Educação Especial visitou os estúdios da RTP Madeira sob a orientação de três professoras.
2) Os alunos visitaram a régie, os estúdios de rádio e televisão, e simularam situações como jornalistas no estúdio do telejornal.
3) A visita proporcionou muitos momentos emocionantes e foi uma experiência positiva para os alunos.
Este documento discute la clasificación tradicional de recursos renovables y no renovables. El autor argumenta que la flora y la fauna no siempre son renovables debido a la extinción de especies. También sugiere que los recursos como el petróleo y el gas afectan negativamente la clasificación de recursos renovables. El autor concluye que los docentes deben crear conciencia sobre la importancia de no agotar los recursos ni causar desequilibrios en la naturaleza.
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 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.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su historia, componentes y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro biológico y están compuestas de neuronas interconectadas. También describe las funciones clave de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo, la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real para resolver problemas complejos.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output.
El documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que las primeras redes neuronales artificiales se desarrollaron en los años 40 y 50 para imitar el funcionamiento del cerebro biológico. En 1951, Minsky y Edmonds construyeron la primera red neuronal artificial llamada "Sharc" que imitaba el cerebro de una rata al resolver un laberinto. Las redes neuronales artificiales se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y pueden aprender de los datos para realizar tareas como clasificación y predicción.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales utilizando redes neuronales con funciones de activación poslin y purelin. Explica brevemente conceptos clave como redes neuronales, perceptrones y funciones de activación. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo usar una red neuronal con función de activación poslin para clasificar datos de entrada y output proporcionados.
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.
El documento describe las redes neuronales, que surgieron de intentos por simular el cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas y sus conexiones. Funcionan mediante unidades llamadas neuronas que se conectan y envían señales, simulando el aprendizaje neuronal. Se usan para reconocimiento de patrones, minería de datos y sistemas de control adaptativo. Algunos tipos son el perceptrón, Adaline y backpropagation.
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.
El documento describe las redes neuronales artificiales, que son sistemas inspirados en el cerebro humano y capaces de aprender. Explica que las redes neuronales consisten en unidades interconectadas que pueden reconocer patrones y mejorar con el aprendizaje. También describe algunas aplicaciones comerciales de las redes neuronales, como la predicción financiera y el reconocimiento de imágenes.
Funciones de activación Satlin y Satlins en MatlabGabyta Rodríguez
El documento describe las funciones de activación Satlin y Satlins utilizadas en redes neuronales artificiales. Explica que Satlin es una función de transferencia lineal acotada mientras que Satlins es una función de transferencia lineal acotada simétrica. Incluye gráficos y código de Matlab para visualizar las funciones. También proporciona una breve historia de las redes neuronales y cómo se modelan las neuronas biológicas y artificiales.
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
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.
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.
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
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.
El documento describe la implementación de una neurona artificial tipo perceptrón en un dispositivo móvil con sistema operativo Android. Explica el funcionamiento básico de las neuronas biológicas y cómo el modelo de perceptrón de Rosenblatt simula este funcionamiento. Luego detalla el diseño de la neurona computacional con entradas, pesos y una función para calcular el umbral, así como el algoritmo de entrenamiento para ajustar los pesos. Finalmente, presenta cómo se programó la neurona en Android aprovechando su arquitectura basada en Linux y Java.
El programa de maternidad del centro de salud Soloy incluye exámenes médicos para embarazadas, seguimiento de su peso y del feto, vacunación, suplementos nutricionales y orientación sobre alimentación y lactancia. El programa para adolescentes brinda atención médica, charlas de orientación sobre sexualidad y cambios durante la pubertad. El programa de nutrición identifica casos de desnutrición e incentiva buenos hábitos alimenticios. El programa de salud bucal atiende a niños y adolescentes con exámenes, fluor
Este documento presenta información sobre un diplomado en gestión administrativa e innovación. El diplomado busca enseñar conceptos clave de administración y nuevas formas de gestionar organizaciones de manera creativa. Los especialistas compartirán sus conocimientos para hacer la presentación más didáctica posible.
1) Um grupo de alunos da Educação Especial visitou os estúdios da RTP Madeira sob a orientação de três professoras.
2) Os alunos visitaram a régie, os estúdios de rádio e televisão, e simularam situações como jornalistas no estúdio do telejornal.
3) A visita proporcionou muitos momentos emocionantes e foi uma experiência positiva para os alunos.
Este documento discute la clasificación tradicional de recursos renovables y no renovables. El autor argumenta que la flora y la fauna no siempre son renovables debido a la extinción de especies. También sugiere que los recursos como el petróleo y el gas afectan negativamente la clasificación de recursos renovables. El autor concluye que los docentes deben crear conciencia sobre la importancia de no agotar los recursos ni causar desequilibrios en la naturaleza.
Este documento presenta las actividades y tareas de una secuencia de administración propedéutica. Incluye actividades individuales y grupales sobre los antecedentes históricos de la administración, definiciones de administración, precursores, el proceso administrativo y un proyecto integrador sobre el desarrollo de un emprendimiento. Los estudiantes completarán tareas de investigación, producirán líneas de tiempo, cuadros y exposiciones. El objetivo es que adquieran conocimientos sobre los fundamentos de la administración.
Este documento resume conceptos clave sobre la luz, el magnetismo, la electricidad y los circuitos eléctricos. Explica que la luz se propaga en línea recta y puede reflejarse o refractarse. Describe las propiedades de los imanes, conductores y aislantes eléctricos. Resalta que la electricidad se produce mediante generadores y se transmite a través de circuitos eléctricos para alimentar aparatos domésticos, industriales y de comunicación.
Este documento describe el Sistema Solar y los cuerpos celestes que lo componen, con un enfoque en los planetas interiores y sus condiciones para albergar agua líquida y vida. Explica que la Tierra se encuentra en la zona de habitabilidad del Sol donde es posible el agua líquida, mientras que Venus y Marte perdieron sus océanos y Mercurio no retuvo su atmósfera. También analiza la posibilidad de agua líquida en lunas de Júpiter y Saturno como Europa y Encélado.
El acompañamiento de la defensa al privado de libertad ensayo de graciela m...CEEPENAL
Este documento discute la importancia del acompañamiento de los abogados defensores a los internos privados de libertad durante la ejecución de la pena para garantizar el respeto de sus derechos. Actualmente, muchos internos son abandonados por sus defensores después de la condena y carecen de representación para hacer frente a violaciones de derechos y sanciones arbitrarias. La presencia de un defensor ayudaría a prevenir abusos y asegurar el acceso adecuado a la salud, educación y otros servicios durante el encarcelamiento.
Articulos de acceso controlado corregidoMelissa Roman
Este resumen presenta información sobre dos artículos relacionados a la medicina alternativa y plantas medicinales. El primer artículo discute el uso de medicina complementaria y alternativa (CAM) para tratar el síndrome de intestino irritable (IBS), enfocándose en los beneficios y riesgos reportados de usar CAM como una opción de tratamiento. El segundo artículo describe una investigación de plantas medicinales de Bhutan y sus propiedades químicas y actividades biológicas con el objetivo de mejorar el tratamiento de enfermedades.
El documento presenta definiciones de varios términos relacionados con el sistema solar, el universo y la astronomía. Explica conceptos como sistema solar, cosmología, estrella, cometa, asteroide, cinturón de Kuiper, unidad astronómica, polvo cósmico, sonda, big bang, huevo cósmico, galaxia, satélite, planeta, viento solar, Vía Láctea, rover, atmósfera y constelaciones. También resume tres teorías sobre la formación de la vida.
Hi5 es una red social lanzada en 2003 que actualmente tiene más de 70 millones de usuarios, la mayoría en América Latina. Hi5 se clasifica como una red social generalista u horizontal cuyo objetivo es facilitar las relaciones entre usuarios ofreciendo variadas aplicaciones como amigos ilimitados, comentarios, fotos, visitas, diarios y artilugios musicales. Los usuarios pueden personalizar su perfil con información personal e intercambiar "fives" o emoticonos especiales.
Presentación del Curso Resolución de Problemasirmamera
Este documento presenta la agenda para un curso de resolución de problemas. El curso busca desarrollar habilidades para responder interrogantes basados en premisas y datos. La agenda incluye objetivos como analizar enunciados y variables, e introducciones a diferentes tipos de problemas. También cubre facilidades como puntualidad y políticas de puntaje que incluyen talleres, evaluaciones y trabajos.
KIARA es una organización que busca liderar proyectos de automatización industrial para maximizar la productividad y preservar la integridad de las personas. Su misión es ofrecer soluciones innovadoras de automatización y control a través de criterios de programación y optimización de procesos comprometidos con el medio ambiente.
CBTD - Edição de 02/12/2003 Caminante no hay camino, se hace el camino al andarInes Cozzo Olivares
O documento apresenta poemas do autor Antonio Machado que refletem sobre a passagem do tempo, a busca pela glória, a beleza da natureza e a jornada da vida. Os poemas enfatizam que apenas as marcas que deixamos ao caminhar permanecem, não o caminho em si, e que é ao andar que fazemos o caminho.
La Edad Moderna comenzó con el descubrimiento de América en 1492 y finalizó con la Revolución Francesa en 1789. Durante este periodo, los reyes aumentaron su poder, hubo grandes avances científicos y técnicos, se desarrolló el comercio entre España y América, y surgieron nuevas corrientes religiosas como el protestantismo.
El documento proporciona información sobre el universo, el sistema solar y la Tierra. Explica que el universo contiene muchos astros observables desde la Tierra y que el sistema solar está formado por el Sol y los planetas que orbitan alrededor de él. Además, describe que la Tierra gira sobre su eje y orbita el Sol, y que está compuesta de la geosfera, hidrosfera y atmósfera.
El documento describe los objetivos afectivos de Gladys Mamani para promover la práctica adecuada del lavado de manos entre los participantes de una unidad de posgrado. Los objetivos incluyen captar atención en los pasos correctos de lavado de manos, promover la participación del grupo en la práctica, desarrollar el lavado adecuado junto con los participantes y rescatar ideas para normalizar el lavado de manos en la unidad.
La Unión Europea ha acordado un paquete de sanciones contra Rusia por su invasión de Ucrania. Las sanciones incluyen restricciones a las importaciones de productos rusos clave como el acero y la madera, así como medidas contra bancos y funcionarios rusos. Los líderes de la UE esperan que las sanciones aumenten la presión económica sobre Rusia y la disuadan de continuar su agresión contra Ucrania.
Este documento presenta las especificaciones técnicas de un reloj de pulsera, incluyendo su grosor de 0.76 cm, volumen de 54.29 cm3, y peso de 112 gramos. Describe que está ensamblado con 725 piezas con precisión, tiene un cristal de zafiro, y bordes biselados tallados con diamante.
Este documento describe las redes neuronales, incluyendo su inspiración en el cerebro biológico, su historia y desarrollo, y cómo funcionan las neuronas artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales están compuestas de capas de neuronas conectadas entre sí, incluyendo capas de entrada, salida y ocultas, que procesan y transmiten información.
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales y la computación neuronal. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos y abstraen características principales de los datos. Describe la estructura básica de una red neuronal, incluyendo elementos procesadores análogos a las neuronas biológicas y cómo se organizan en capas. También contrasta la computación neuronal con la computación tradicional, señalando que las
Este documento presenta un resumen de las redes neuronales artificiales. Explica conceptos básicos como el aprendizaje adaptativo, la autoorganización y la tolerancia a fallos. También describe la historia de las redes neuronales, desde los primeros modelos en la década de 1940 hasta el desarrollo del algoritmo de retropropagación en la década de 1980. Finalmente, menciona algunas aplicaciones comunes de las redes neuronales como el reconocimiento de patrones y la clasificación.
Este documento presenta las características principales de las redes neuronales artificiales. En primer lugar, introduce un modelo sencillo de red neuronal y cómo pueden modelarse diferentes tipos de problemas. Luego describe esquemas básicos de entrenamiento para reconocimiento de patrones. Finalmente, muestra un ejemplo de aplicación de redes neuronales al reconocimiento de texto.
Este documento proporciona una introducción a las redes neuronales artificiales y la computación neuronal. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos y abstraen características principales de los datos. Describe la estructura básica de una red neuronal artificial, que consiste en elementos procesadores organizados en capas y conectados mediante conexiones ponderadas. Finalmente, contrasta la computación neuronal con la computación tradicional basada en algoritmos, señal
Las redes neuronales artificiales (RNA) intentan simular el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas artificiales y sus conexiones. Las RNA pueden aprender de los datos y resolver problemas complejos. Se usan comúnmente para la clasificación de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Aunque las RNA no replican exactamente al cerebro biológico, comparten su capacidad de aprendizaje y procesamiento paralelo de información.
El documento trata sobre las redes neuronales. Explica que las redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro humano que pueden aprender a través de la experiencia. Consisten en unidades de procesamiento interconectadas que intercambian información y tienen la capacidad de reconocer patrones, incluyendo imágenes, y mejorar su funcionamiento a través del aprendizaje.
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 presenta una introducción al tema de las redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y sus neuronas, y que buscan crear modelos artificiales capaces de adquirir conocimiento a través de la experiencia, como lo hace el cerebro. Describe los componentes básicos de una neurona artificial y de una red neuronal, así como los diferentes tipos de aprendizaje que pueden llevar a cabo las redes neuronales.
Son un campo muy importante dentro de la Inteligencia Artificial.
Se inspira en el comportamiento conocido del cerebro humano (principalmente el referido a las neuronas y sus conexiones).
DETECCION DE OBSTACULOS POR MEDIO DE UN ROBOT APLICANDO REDES NEURONALES ARTI...Saul Mamani
El presente proyecto contiene una investigación (monografía) en el campo de la
Inteligencia Artificial y la Redes Neuronales Arficiales, aplicando estos conocimientos a
un caso específico una aplicación sobre la detección de obstáculos por medio de un
robot.
La realización de este proyecto está orientada a emplear Redes Neuronales Artificiales y
de este modo ofrecer una alternativa novedosa y eficiente con respecto a los métodos
tradicionales poco eficientes.
DETECCION DE OBSTACULOS POR MEDIO DE UN ROBOT APLICANDO REDES NEURONALES ARTI...Saul Mamani
El presente proyecto contiene una investigación (monografía) en el campo de la
Inteligencia Artificial y la Redes Neuronales Arficiales, aplicando estos conocimientos a
un caso específico una aplicación sobre la detección de obstáculos por medio de un
robot.
La realización de este proyecto está orientada a emplear Redes Neuronales Artificiales y
de este modo ofrecer una alternativa novedosa y eficiente con respecto a los métodos
tradicionales poco eficientes.
Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Consisten en unidades neuronales interconectadas que se comunican mediante señales. Aprenden de los datos en lugar de ser programadas explícitamente. Las redes modernas tienen miles a millones de unidades y conexiones que resuelven problemas de forma similar al cerebro humano aunque de forma más abstracta.
Las redes neuronales son sistemas inspirados en el cerebro que pueden aprender de los datos. Se componen de neuronas interconectadas que colaboran para producir una salida. Se desarrollaron inicialmente en 1943 y resurgieron en popularidad en los años 80 debido al desarrollo del algoritmo de retropropagación. Ahora se usan en aplicaciones como reconocimiento de patrones, predicción y optimización en diversos campos como finanzas, medicina y manufactura.
Las redes neuronales son un modelo computacional basado en un gran conjunto de unidades neuronales simples de forma aproximadamente análoga al comportamiento observado en los axones de las neuronas en los cerebros biológicos.
ALGORITMO DE YOUTUBE BASADO EN REDES NEURONALES
https://www.youtube.com/watch?v=JBZx03342eM&t=330s
El documento describe las redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Explica que estas redes pueden aprender tareas a través del entrenamiento y presentan ventajas como la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real. Además, detalla los componentes básicos de una red neuronal, incluyendo neuronas, sinapsis y unidades ocultas que procesan la información.
El documento trata sobre las redes neuronales artificiales y biológicas. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y cómo se entrenan. Describe también que una neurona biológica recibe señales de entrada y las suma para activarse o no, al igual que una neurona artificial. Finalmente, detalla diferentes tipos de capas y conexiones en una red neuronal.
Este documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales. Explica que los primeros intentos de crear máquinas inteligentes se centraron en autómatas mecánicos, mientras que hoy en día se estudian redes neuronales con resultados sorprendentes. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos, y explica las diferencias entre sistemas de computación neuronal y digital.
Este documento trata sobre redes neuronales artificiales. Explica brevemente el funcionamiento de las neuronas biológicas y cómo se inspiran en ellas las redes neuronales artificiales. Luego describe los diferentes tipos de modelos y algoritmos de aprendizaje en redes neuronales, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado. Finalmente, presenta dos aplicaciones de redes neuronales en la determinación de la humedad del suelo y el análisis de información financiera.
Este documento presenta conceptos básicos sobre redes neuronales artificiales. Explica las similitudes y diferencias entre el cerebro humano y las computadoras, así como las inspiraciones biológicas en el diseño de redes neuronales. Describe los componentes clave de una red neuronal artificial, incluyendo unidades de proceso, conexiones ponderadas, funciones de propagación y activación.
La energía radiante es una forma de energía que
se transmite en forma de ondas
electromagnéticas esta energía se propaga a
través del vacío y de ciertos medios materiales y
es fundamental en una variedad naturales y
tecnológicos
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Presentacion de mezclado de polimeros, de la materia de Quimica de Polímeros ultima unidad. Se describe la definición y los tipos de mezclado asi como los aditivos usados para mejorar las propiedades de las mezclas de polimeros
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Satlin y satlins
1. 1
Funciones de activaci´on Satlin y Satlins en Matlab
G. Rodr´ıguez, L. Japa,
Tutor: H. Paz.
Abstract—In the present article focuses on the topic of neural
networks, where information will be collected about their history
and operation, then develop an application in matlab, where the
activation functions satlins and Satlin used.
Index Terms—neural network, activation function, neuron.
I. INTRODUCCI ´ON
Las redes neuronales son un elemento importante dentro
de Inteligencia Artificial (IA), que es la rama de
la computaci´on que se encarga, entre otras cosas, de los
problemas de percepci´on, razonamiento y aprendizaje en
relaci´on con sistemas artificiales, y que tiene como ´areas de
investigaci´on a los sistemas expertos y de conocimiento, la
rob´otica, los lenguajes naturales y las redes neuronales. [1].
Las redes neuronales, tambi´en llamadas ”redes de neuronas
artificiales”, son modelos bastante simplificados de las redes
de neuronas que forman el cerebro. Y, al igual que este,
intentan ”aprender” a partir de los datos que se le suministran.
As´ı, las principales caracter´ısticas que diferencian a las redes
neuronales de otras tecnolog´ıas de IA son:
• Su capacidad de aprendizaje a partir de la experiencia
(entrenamiento), para realizar una determinada tarea,
Adem´as; las redes neuronales pueden volver a entrenarse
para ajustarse a nuevas necesidades de la tarea que
realizan, sin tenerse que reescribir o revisar el c´odigo.
• Su velocidad de respuesta una vez concluido el entre-
namiento, se comportan de manera similar a como lo
hace el cerebro: los seres humanos no necesitamos pensar
mucho para identificar un objeto, una palabra,... una vez
hemos aprendido a hacerlo.
• Su robustez, en el sentido de que el conocimiento
adquirido se encuentra repartido por toda la red, de
forma que si se lesiona una parte se contin´uan generando
cierto numero de respuestas correctas.[1]
II. REDES NEURONALES
A. Historia de las Redes Neuronales
En la d´ecada de los 40 y principios de los 50 , varios
investigadores entre los que destacan McCulloch y Pitts
(1943), Householder y Landahl (1945), Kleene (1956), Von
Neumann (1956) y Culbertson (1956) elaboraron modelos
matem´aticos de neuronas y Redes Neuronales. En la d´ecada de
G. Rodr´ıguez, UNL, Loja, Ecuador, E-mail: gmrodriguezp@unl.edu.ec
L. Japa, UNL, Loja, Ecuador, E-mail: lijapaa@unl.edu.ec
H. Paz, UNL, Loja, Ecuador, E-mail: hpaz@unl.edu.ec
los 50, varios investigadores, entre ellos Farley y Clark (1954)
y Rochester, Holland, Haibt y Duda (1956), combinaron
los resultados obtenidos por los matem´aticos, bi´ologos y
los psic´ologos y desarrollaron modelos de simulaci´on en
computadora de neuronas y Redes Neuronales, dando lugar
a la forma actualmente m´as generalizada de trabajar con
estos sistemas: su simulaci´on mediante software, en una
computadora digital com´un. [2]
Frank Rosenblatt desarroll´o el Perceptr´on (Rosenblatt
1958), que fue la primera red neuronal artificial especificada
con toda precisi´on y orientada computacionalmente. Como era
una m´aquina que pod´ıa aprender y demostrar comportamiento
adaptativo complejo, atrajo de inmediato la atenci´on de los
investigadores. Asimismo, Rosenblatt desech´o el enfoque
de te´oricos anteriores, y vi´o al cerebro como un asociador
y clasificador, cuya misi´on era asociar respuestas de
clasificaci´on a est´ımulos espec´ıficos. En 1962 Rosenblatt
public´o su libro Principles of Neurodynamics (Rosenblatt
1962) en el que present´o formalmente el Perceptr´on como
modelo para construir Redes Neuronales artificiales.[2]
Los perceptrones se aplicaron r´apidamente a resolver prob-
lemas tales como la predicci´on climatol´ogica, la interpretaci´on
de electrocardiogramas y otros. Tal parec´ıa que se hab´ıa hal-
lado la clave para comprender el funcionamiento cerebral, em-
ulando las Redes Neuronales naturales mediante redes comple-
jas de perceptrones. Sin embargo, pronto se comprob´o que las
redes con una capa de perceptrones eran incapaces de resolver
problemas tan simples como la simulaci´on de una compuerta
l´ogica de tipo O exclusivo y, tras una investigaci´on sobre las
limitaciones de los perceptrones, Minsky y Pappert publicaron
el libro Perceptrons (Minsky Pappert 1969)donde se hac´ıan
patentes estas limitaciones. Como Como consecuencia, los
fondos para nuevas investigaciones se congelaron y la mayor´ıa
de los investigadores reorientaron su objeto de estudio. S´olo
un par de investigadores aislados como Teuvo Kohonen en
Finlandia, Stephen Grossberg y James Anderson en Estados
Unidos, continuaron sus esfuerzos en este campo, dando lugar
lentamente a que, a trav´es de los a˜nos, (Kohonen 1972), (An-
derson 1972) y (Grossberg 1987), emergiera un nuevo cuerpo
te´orico alrededor de las Redes Neuronales multicapas, que
super´o las limitaciones encontradas por Minsky y dio nuevo
impulso al desarrollo de Redes Neuronales artificiales[3].
B. Aplicaciones de las redes neuronales
Tipos de problemas abordables:
• Asociaci´on
• Clasificaci´on de patrones
2. 2
• Predicci´on
• Control
• Optimizaci´on[4]
C. Neurona Biol´ogica
Desde que se empez´o a conocer la anatom´ıa y estructura
del tejido nervioso, a partir de los trabajos de Ram´on y
Cajal (1911) en Espa˜na, los investigadores trataron de conocer
la forma como este tejido y los ´organos que constituye,
especialmente el cerebro, procesan la informaci´on que reciben
de los ´organos receptores, para dar una respuesta adecuada
a sus est´ımulos. Aunque aun se est´a lejos de comprender el
funcionamiento y la estructura del sistema nervioso, se conoce
con cierto detalle la estructura de la neurona, como elemento
b´asico del tejido nervioso y la forma como se estructura la
corteza cerebral. La neurona, como toda c´elula, consta de una
membrana exterior M, que la limita y le sirve de ´organo de
intercambio con el medio exterior, de un citoplasma C, que es
el cuerpo principal de la c´elula donde radica el grueso de sus
funciones y de un n´ucleo N, que contiene el material gen´etico
de la c´elula[5].
Fig. 1. Esquema de una neurona biol´ogica
El citoplasma presenta unos alargamientos D, llamados
dendritas, que son ´organos de recepci´on. En las dendritas
termina un gran n´umero de fibras F que son conductores que
llevan la se˜nal o impulso nervioso de los receptores o de
otras neuronas hacia la neurona. Estas fibras terminan en un
peque˜no corp´usculo llamado sinapsis que sirve para transferir
la se˜nal de una neurona a otra. Existen dos clases de sinapsis:
actuadoras, que favorecen el disparo de la neurona receptora
e inhibidoras, que dificultan ´este.
Cuando se presenta un cierto desbalance entre las sinapsis
actuadoras y las inhibidoras activas, la neurona dispara un im-
pulso de salida, que constituye la respuesta de la neurona. Este
impulso nervioso de salida es conducido por una prolongaci´on
cil´ındrica alargada de la neurona, que se llama cilindro eje o
ax´on A, que en su extremo se divide en varias fibras para
comunicarse con otras neuronas o con ´organos efectores o
motores como gl´andulas o m´usculos[5].
D. Neurona Artificial
La neurona artificial es una unidad procesadora con cuatro
elementos funcionales:
• Elemento receptor: donde llegan una o varias se˜nales de
entrada xi, que generalmente provienen de otras neuronas
y que son atenuadas o amplificadas cada una de ellas
con arreglo a un factor de peso wi que constituye la
Fig. 2. Esquema de una neurona artificial
conectividad entre la neurona fuente de donde provienen
y la neurona de destino en cuesti´on.
• Elemento sumador: efect´ua la suma algebraica ponder-
ada de las se˜nales de entrada, ponder´andolas de acuerdo
con su peso.
• Elemento de funci´on activadora: aplica una funci´on a
la salida del sumador para decidir si la neurona se activa,
disparando una salida o no.
• Elemento de salida: produce la se˜nal de acuerdo con
el elemento anterior, que constituye la salida de la
neurona.[5]
E. Funciones de Activaci´on
Una neurona biol´ogica puede estar activa (excitada)
o inactiva (no excitada); es decir, que tiene un “estado de
activaci´on”. Las neuronas artificiales tambi´en tienen diferentes
estados de activaci´on; algunas de ellas solamente dos, al igual
que las biol´ogicas, pero otras pueden tomar cualquier valor
dentro de un conjunto determinado.
La funci´on activaci´on calcula el estado de actividad de
una neurona; transformando la entrada global (menos el
umbral, i) en un valor (estado) de activaci´on, cuyo rango
normalmente va de (0 a 1) o de (–1 a 1). Esto es as´ı, porque
una neurona puede estar totalmente inactiva (0 o –1) o activa
(1). En el siguiente gr´afico se muestran algunas funciones de
activaci´on[6].
Fig. 3. Funci´ones de activaci´on
Satlin y Satlins son funciones de transferencia. Las
funciones de transferencia calculan la salida de una capa a
partir de su entrada de red.
3. 3
1) Satlin o funci´on Lineal acotada: Satlin es una funci´on
de transferencia de los nervios. Las funciones de transferencia
calcular la salida de una capa a partir de su entrada de red[7].
Fig. 4. Funci´on Satlin
Sintaxis A = satlin(N)
Descripci´on
info = Satlin (’C´odigo’) devuelve informaci´on ´util para cada
cadena de c´odigo compatibles:
• Satlin (’nombre’) devuelve el nombre de esta funci´on.
• Satlin (’output’) devuelve el rango de salida [min max].
• Satlin (”activo”) devuelve el [min max] rango de entrada
activa.
• Satlin (’fullderiv’) devuelve 1 o 0.
• Satlin (’fpnames’) devuelve los nombres de los
par´ametros de la funci´on.
• Satlin (’fpdefaults’) devuelve los par´ametros de la
funci´on por defecto.
Ejemplo
C´odigo matlab para crear un gr´afico de la funci´on de
transferencia Satlin.
n = -5:0.1:5;
a = Satlin (N);
plot (n, a)
2) Satlins o funci´on Lineal acotada sim´etrica: Satlins es
una funci´on de transferencia de los nervios. Las funciones
de transferencia calcular la salida de una capa a partir de su
entrada de red[8].
Fig. 5. Funci´on Satlins
Sintaxis A = satlins(N)
Descripci´on
info = Satlins (’C´odigo’) devuelve informaci´on ´util para cada
cadena de c´odigo compatibles:
• Satlins (’nombre’) devuelve el nombre de esta funci´on.
• Satlins (’output’) devuelve el rango de salida [min max].
• Satlins (”activo”) devuelve el [min max] rango de en-
trada activa.
• Satlins (’fullderiv’) devuelve 1 o 0.
• Satlins (’fpnames’) devuelve los nombres de los
par´ametros de la funci´on.
• Satlins (’fpdefaults’) devuelve los par´ametros de la
funci´on por defecto.
Ejemplo
C´odigo matlab para crear un gr´afico de la funci´on de
transferencia Satlins.
n = -5:0.1:5;
a = Satlins (N);
plot (n, a)
III. PROGRAMA EN MATLAB
A. Matlab
MATLAB es un lenguaje de alto nivel y un entorno interac-
tivo para el c´alculo num´erico, visualizaci´on y programaci´on,
muy usado para prop´ositos de desarrollo e investigaci´on, fue
creado en la d´ecada de los setenta por Cleve Moler, recono-
ciendo el potencial comercial de este software se unieron con
Steve Bangert para fundar The MathWorks en 1984[9].
B. Interfaz gr´afica
Para realizar una interfaz en matlab existen 2 formas:
1) Se digita el comando guide [10]
Fig. 6. Crear nueva interfaz en matlab
2) Se ingresa al men´u New, luego en Graphical User
Interface[10]
Fig. 7. Crear nueva interfaz en matlab
Luego aparece la ventana para crear la interfaz arrastrando
los elementos. La ventana del presente ejemplo qued´o de la
siguiente manera:
4. 4
Fig. 8. Interfaz gr´afica para la red utilizando satlin y satlins
C. C´odigo en matlab
Al momento de codificar se utiliz´o los comandos del
toolbox de matlab para redes neuronales como:[11]
1) Funci´on para crear una Red y entrenamientos: El
comando newff crea una red de neuronas feedforward tipo
perceptr´on. Su sintaxis es:
net = newff(PR,[S1 S2...SNl],TF1 TF2...TFNl,BTF,BLF)
• PR Matriz con los valores m´ınimo y m´aximo de los
elementos de entrada.
• Si Tama˜no de la capa i.
• TFi Funci´on de transferencia de la capa i, por defecto es
’tansig’.
• BTF Funci´on de entrenamiento, por defecto ’trainlm’.
• BLF Funci´on de aprendizaje de los pesos/bias, por de-
fecto ’learngdm’.
2) C´odigo del bot´on agregar capas: El siguiente c´odigo
es para agregar n capas de una red neuronal
1%Executes on button press in pushbuttonagregar .
2 function p u s h b u t t o n a g r e g a r C a l l b a c k ( hObject ,
eventdata , handles )
3 numneuronas = [ ] ;
4 f u n c i o n e s ={};
5 prom={ ’ I n g r e s e # de capas ’ };
6 t i t u l o c a p a s = ’ Capas ’ ;
7 numerolineas =1;
8 p r e d e f i n i d o = { ’1 ’ };
9 pregunta = i n p u t d l g ( prom , t i t u l o c a p a s , numerolineas ,
p r e d e f i n i d o ) ; %para guardar e l valor ingresado
en un arreglo
10 n=str2num ( pregunta {1 ,1}) ;
11 for m=1: n
12 prompt = { ’ N m e r o de neuronas ’ , ’FA: s a t l i n s o
s a t l i n ’ };
13 d l g t i t l e = ’ Entradas ’ ;
14 num lines = 1;
15 def = { ’1 ’ , ’ s a t l i n ’ };
16 answer = i n p u t d l g ( prompt , d l g t i t l e , num lines , def ) ;
17 s t r 1 = answer {1 ,1};
18 numneuronas (m) =str2num ( s t r 1 ) ;
19 s t r 2 =answer {2 ,1};
20 f u n c i o n e s {m}= s t r 2 ;
21 end
22 %handles . pushbuttonagregar=numneuronas ;
23 s e t a p p d a t a ( handles . pushbuttonagregar , ’ numero ’ ,
numneuronas ) ;
24 s e t a p p d a t a ( handles . pushbuttonagregar , ’ f u n c i o n e s ’ ,
f u n c i o n e s ) ;
25
26 function numneurona Callback ( hObject , eventdata ,
handles )
27 %Executes during o b j e c t creation , a f t e r s e t t i n g a l l
p r o p e r t i e s .
28 function numneurona CreateFcn ( hObject , eventdata ,
handles )
29
30 i f i s p c && i s e q u a l ( get ( hObject , ’ BackgroundColor ’ ) ,
get (0 , ’ d e f au l t Ui c o nt r o lB a c kg r o u nd C o lo r ’ ) )
31 s e t ( hObject , ’ BackgroundColor ’ , ’ white ’ ) ;
32 end
33
34 function popupfuncion Callback ( hObject , eventdata ,
handles )
35 %Executes during o b j e c t creation , a f t e r s e t t i n g a l l
p r o p e r t i e s .
36 function popupfuncion CreateFcn ( hObject , eventdata ,
handles )
37
38 i f i s p c && i s e q u a l ( get ( hObject , ’ BackgroundColor ’ ) ,
get (0 , ’ d e f au l t Ui c o nt r o lB a c kg r o u nd C o lo r ’ ) )
39 s e t ( hObject , ’ BackgroundColor ’ , ’ white ’ ) ;
40 end
3) C´odigo del bot´on Clasificar: El siguiente c´odigo es
para clasificar la red neuronal, utilizando la funci´on de
activaci´on satlin o satlins
1 % −−− Executes on button press in
p u s h b u t t o n C l a s i f i c a r .
2 function p u s h b u t t o n C l a s i f i c a r C a l l b a c k ( hObject ,
eventdata , handles )
3 %se guada la cadena de entrada
4 cadena=get ( handles . entradax , ’ S t r i n g ’ ) ;
5 e n t r a d a = s t r c a t ( ’ [ ’ , cadena , ’ ] ’ ) ; % concatenamos
con l o s c o r c h e t e s
6 v e nt r a da = str2num ( e n t r a d a ) ; % transformamos e l
t e x t o en numero y se cra la matriz
7 minimomaximo=minmax ( ve n t r ad a ) ; %guardamos en
a e l v e c t o r con l o s v a l o r e s m n i m o s y maximo
de entrada
8 v e nt r a da
9
10 e n tr a d ay = get ( handles . s a l i d a d e s e a d a , ’ S t r i n g ’ ) ;
11 e n tr a d ay = s t r c a t ( ’ [ ’ , entraday , ’ ] ’ ) ; % concatenamos
con l o s c o r c h e t e s
12 ventraday = str2num ( e n t ra d a y ) ;
13 ventraday
14 a p r e n d i z a j e = get ( handles . popupmenuentrenamiento , ’
Value ’ ) ;
15 switch a p r e n d i z a j e
16 case 1
17 t a p r e n d i z a j e = ’ t r a i n r p ’ ;
18 case 2
19 t a p r e n d i z a j e = ’ t r a i n l m ’ ;
20 case 3
21 t a p r e n d i z a j e = ’ t r a i n r ’ ;
22 end
23
24 f u n c i o n e s = g e t a p p d a t a ( handles . pushbuttonagregar , ’
f u n c i o n e s ’ ) ;
25 f u n c i o n e s
26 numero= g e t a p p d a t a ( handles . pushbuttonagregar , ’ numero
’ ) ;
27 numero
28 minimomaximo
5. 5
29 numero
30 i f ( isempty ( v e n tr a d a ) | | isempty ( ventraday ) )
31 helpdlg ( ’Campos vacios ’ ) ;
32 end
33 i f ( isempty ( f u n c i o n e s ) | | isempty ( numero ) )
34 f u n c i o n e s ={ ’ s a t l i n ’ };
35 numero = [ 1 ] ;
36 end
37 net = newff ( minimomaximo , numero , funciones ,
t a p r e n d i z a j e ) ;
38 tamanio= s i z e ( v e n tr a d a ) ;
39 tamanio ( 1 )
40 net .IW{1 ,1}= rand ( numero ( 1 ) , tamanio ( 1 ) ) ;
41 net . b{1}=rand ( numero ( 1 ) ,1) ;
42 %ouput ’ pesos ’ ;
43 net .IW{1}
44 %ouput ’ umbral ’ ;
45 net . b{1}
46 output =sim ( net , v en t r ad a )
47 plotpv ( ventrada , ventraday ) ; %g r a f i c a
48 p l o t p c ( net .IW{1} , net . b {1}) ;
49 net = t r a i n ( net , ventrada , ventraday )
50 net .IW{1}
51 net . b{1}
52 output =sim ( net , v en t r ad a )
53 plotpv ( ventrada , ventraday ) ; %g r a f i c a
54 p l o t p c ( net .IW{1} , net . b {1}) ;
55
56 function pushbutton3 Callback ( hObject , eventdata ,
handles )
IV. CONCLUSIONES
Las Redes neuronales representan el siguiente escal´on
para la programaci´on, luego de la programaci´on orientada a
objetos (POO), d´andole de esta manera un valor agregado
al utilizar m´etodos de inteligencia artificial para resolver
problemas de clasificaci´on.
Primeramente se necesita un estudio de las redes neuronales
artificiales para posteriormente implementarlas en Matlab,
entendiendo desde el inicio su funcionamiento manual,luego
de esto se puede utilizar las funciones desarrolladas para
la simulaci´on de redes neuronales artificiales de matlab,
teniendo en cuenta principalmente que de otra manera no
sirve la herramienta si no se tiene claro el funcionamiento de
las redes neuronales, espec´ıficamente del perceptr´on.
En MATLAB, podemos definir, crear y visualizar una red
neuronal mediante las Herramientas de Control (toolbox) y
sus comandos.
Las funciones de activacion satlin y satlins se limitan a
resolver problemas de clasificacion linealmente separables.
REFERENCIAS
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ciones,Univ. Tecnol´ogica Nac. -Facultad Reg. Rosario. [En
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satlin.html ,consulta realizada 08-May-14.
[8] Mathworks., Satlins,[En l´ınea] http://www.mathworks.com/help/nnet/ref/
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http://www3.fi.mdp.edu.ar/meschino/Presentaciones/GUSTAVO%
2007%20-%20REDES%20NEURONALES%20MATLAB.pdf ,consulta
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Gabriela Rodr´ıguez
Estudiante de la Carrera de Ingenier´ıa en Sistemas de la
Universidad Nacional de Loja, conocedora de Redes y Telecomuni-
caciones, Provincia de Loja, Ciudad Loja, Ecuador, 2014.
Lauro Japa
Estudiante de la Carrera de Ingenier´ıa en Sistemas de la
Universidad Nacional de Loja, Conocedor de Desarrollo de Software,
Provincia de Loja, Ciudad Loja, Ecuador, 2014.
Henry Paz Arias
Ing. Mgs. Especialista en Inteligencia Artificial, Provincia
de Loja, Ciudad Loja, Ecuador, 2014.