Este documento trata sobre Adaline y Backpropagation. Brevemente describe:
1) Adaline, una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio.
2) La regla del perceptrón para entrenar redes con función de activación de escalón.
3) Backpropagation, un algoritmo para entrenar redes multicapas mediante retropropagación del error.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia comúnmente usadas como escalón, lineal, no lineal y competitiva. Además, muestra cómo calcular la salida de una red neuronal artificial monocapa y tricapa usando diferentes funciones de transferencia y valores aleatorios como entrada. Finalmente, propone varios ejercicios y procedimientos para implementar y grafic
Este documento resume la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura del Perceptron, que consiste en una capa de entrada, una capa de salida y pesos sinápticos que se pueden ajustar mediante un algoritmo de aprendizaje. También explica cómo el Perceptron puede clasificar patrones de entrada de manera linealmente separable utilizando este algoritmo de aprendizaje.
Este documento presenta las instrucciones para el Laboratorio No. 2 sobre Redes Neuronales Artificiales. El objetivo del laboratorio es entrenar diferentes tipos de redes neuronales (Perceptron, Adaline, Backpropagation, Base Radial y Kohonen) utilizando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Se explican los pasos para graficar el patrón de entrenamiento, crear y entrenar cada tipo de red tanto con comandos como con la herramienta. Adicionalmente, se presentan ejemplos de funciones lógicas y expresiones para
Utp ia_2014-2_s10_redes de funciones de base radialjcbp_peru
Este documento presenta una sesión sobre redes de funciones de base radial. Explica la arquitectura de tres capas de estas redes, con una capa oculta que usa funciones de activación radiales como Gaussianas y una capa de salida lineal. También cubre el entrenamiento híbrido de estas redes y aplicaciones como clasificación, reconocimiento y predicción.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento describe cómo entrenar diferentes tipos de redes neuronales artificiales como perceptrones, Adalines y backpropagation usando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Explica cómo definir patrones de entrenamiento, crear las redes, inicializar pesos y entrenarlas. También muestra cómo verificar los resultados antes y después del entrenamiento.
Este documento describe la red Perceptron, la primera red neuronal artificial. El Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y consiste en una red neuronal de una sola capa con una función de activación escalón. El documento explica la arquitectura, estructura, entrenamiento y limitaciones del Perceptron, así como un ejemplo de cómo este puede ser entrenado para resolver la función lógica OR.
Utp sirn_s13_sistemas de control basados en logic difusajcbp_peru
Este documento describe los conceptos fundamentales de los sistemas de control basados en lógica difusa, incluyendo la estructura general de un sistema difuso, las reglas difusas, los métodos de fusificación, implicación, agregación y defusificación, y algunas aplicaciones comunes de los sistemas de control difusos.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia comúnmente usadas como escalón, lineal, no lineal y competitiva. Además, muestra cómo calcular la salida de una red neuronal artificial monocapa y tricapa usando diferentes funciones de transferencia y valores aleatorios como entrada. Finalmente, propone varios ejercicios y procedimientos para implementar y grafic
Este documento resume la red neuronal Perceptron. Explica que el Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y fue el primer modelo de red neuronal artificial. Describe la arquitectura del Perceptron, que consiste en una capa de entrada, una capa de salida y pesos sinápticos que se pueden ajustar mediante un algoritmo de aprendizaje. También explica cómo el Perceptron puede clasificar patrones de entrada de manera linealmente separable utilizando este algoritmo de aprendizaje.
Este documento presenta las instrucciones para el Laboratorio No. 2 sobre Redes Neuronales Artificiales. El objetivo del laboratorio es entrenar diferentes tipos de redes neuronales (Perceptron, Adaline, Backpropagation, Base Radial y Kohonen) utilizando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Se explican los pasos para graficar el patrón de entrenamiento, crear y entrenar cada tipo de red tanto con comandos como con la herramienta. Adicionalmente, se presentan ejemplos de funciones lógicas y expresiones para
Utp ia_2014-2_s10_redes de funciones de base radialjcbp_peru
Este documento presenta una sesión sobre redes de funciones de base radial. Explica la arquitectura de tres capas de estas redes, con una capa oculta que usa funciones de activación radiales como Gaussianas y una capa de salida lineal. También cubre el entrenamiento híbrido de estas redes y aplicaciones como clasificación, reconocimiento y predicción.
Utp 2015-2_sirn_s6_adaline y backpropagationjcbenitezp
Este documento resume las características y algoritmos de aprendizaje de Adaline y Backpropagation. Explica que Adaline es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio. También describe la regla del perceptrón y cómo Backpropagation permite el entrenamiento de redes multicapas mediante la propagación hacia atrás del error.
Este documento describe cómo entrenar diferentes tipos de redes neuronales artificiales como perceptrones, Adalines y backpropagation usando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Explica cómo definir patrones de entrenamiento, crear las redes, inicializar pesos y entrenarlas. También muestra cómo verificar los resultados antes y después del entrenamiento.
Este documento describe la red Perceptron, la primera red neuronal artificial. El Perceptron fue desarrollado por Frank Rosenblatt en 1957 y consiste en una red neuronal de una sola capa con una función de activación escalón. El documento explica la arquitectura, estructura, entrenamiento y limitaciones del Perceptron, así como un ejemplo de cómo este puede ser entrenado para resolver la función lógica OR.
Utp sirn_s13_sistemas de control basados en logic difusajcbp_peru
Este documento describe los conceptos fundamentales de los sistemas de control basados en lógica difusa, incluyendo la estructura general de un sistema difuso, las reglas difusas, los métodos de fusificación, implicación, agregación y defusificación, y algunas aplicaciones comunes de los sistemas de control difusos.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia como escalón, lineal y no lineal. Además, presenta ejemplos de cómo calcular la salida de redes monocapa y multicapa usando estas funciones y proporciona instrucciones para desarrollar ejercicios y elaborar un informe del laboratorio.
Utp sirn_s12_sistemas de control basados en logic difusajcbp_peru
Este documento describe los sistemas de control basados en lógica difusa. Explica la estructura de estos sistemas, incluyendo la fusificación de las entradas, las reglas del sistema, los métodos de implicación y agregación, y la defusificación. También describe conceptos como reglas difusas, inferencia, modus ponens generalizado y aplicaciones de los sistemas de control basados en lógica difusa.
El documento presenta las instrucciones y objetivos para un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a graficar interpretaciones de conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones binarias y reglas de inferencia difusa usando MatLab. También modelarán un sistema de control difuso y presentarán un informe con sus hallazgos.
Este documento presenta los objetivos y procedimientos de un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a modelar conceptos difusos como conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones unarias y binarias, reglas de inferencia difusa y modelado de sistemas de control difusos usando Matlab. El informe final debe incluir resultados, imágenes y códigos comentados demostrando la comprensión de estos conceptos.
Este documento describe las redes de función de base radial (RBFN), las cuales tienen una arquitectura de tres capas con neuronas en la capa oculta que usan funciones de base radial como función de activación. Las RBFN aprenden de forma híbrida, con la capa oculta entrenada de forma no supervisada y la capa de salida de forma supervisada. Se utilizan para problemas de aproximación y clasificación.
Este documento presenta la implementación de la función lógica XOR mediante una red neuronal y el algoritmo de retropropagación. Se muestra cómo entrenar la red para aprender la función XOR usando representaciones binaria y bipolar de los datos, logrando un entrenamiento más rápido con la representación bipolar. Se explican conceptos clave como redes feedforward, retropropagación y los elementos esenciales de una red neuronal como las entradas, pesos, funciones de activación y salida deseada. Finalmente, se incluyen dos ejemplos prácticos de implementación de la
Este documento resume conceptos clave sobre redes neuronales y sistemas inteligentes. Introduce la red Adaline, que es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS. También describe el algoritmo de retropropagación, que permite entrenar redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales. Finalmente, resume la regla del perceptrón para redes neuronales de una sola capa con función de activación de escalón.
La red recurrente Elman es una red neuronal recurrente de dos capas con retroalimentación de la salida de la capa oculta a la entrada. Esto le permite aprender y generar patrones temporales. La red Elman se puede entrenar usando retropropagación con una tasa de aprendizaje adaptativa para aproximar funciones. Funciones como simuelm simulan la red, initelm inicializa los pesos y bias, y trainelm entrena la red minimizando el error.
El documento resume los conceptos clave de las redes ADALINE (Adaptive Linear Neuron) y el algoritmo LMS (Least Mean Square). La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de una función escalón. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más poderoso que la regla de aprendizaje del perceptrón para resolver problemas linealmente separables.
Este documento proporciona una introducción a la Neural Network Toolbox de Matlab. Resume las principales funciones para crear y entrenar redes neuronales como perceptrones multicapa, redes de base radial y mapas autoorganizativos. También explica cómo utilizar estas redes entrenadas para clasificar nuevos patrones de entrada.
El documento presenta un balotario para una segunda práctica de inteligencia artificial que incluye tareas como graficar redes neuronales multicapa con diferentes números de neuronas y funciones de transferencia, describir y graficar el algoritmo de entrenamiento de perceptrones monocapa, entrenar redes SLP para expresiones lógicas usando métodos matemáticos y el algoritmo de entrenamiento, y entrenar redes MLP para funciones XOR y conjunción usando el algoritmo de retropropagación.
Las funciones de base radial se caracterizan por producir una salida que aumenta o disminuye de forma monótona con la distancia de la entrada a un punto central. Son funciones de la forma R(X,u,σ) donde c es el punto central, y σ determina cómo cambia el valor con la distancia a c. Las redes neuronales de base radial tienen una capa oculta con funciones de activación radiales (como la gaussiana) y una capa de salida lineal, lo que les permite aproximar cualquier función continua. Se han usado ampliamente debido a su senc
Las redes neuronales artificiales de base radial son redes multicapa con una capa oculta que utilizan funciones de base radial como funciones de activación. Cada neurona oculta se activa en una región diferente del espacio de entrada y las neuronas de salida realizan una combinación lineal de las activaciones ocultas. Este tipo de redes pueden utilizarse para análisis de series temporales, reconocimiento de patrones y otros problemas.
Las redes ADALINE y MADALINE fueron desarrolladas en 1960 por Bernie Widrow y Marcian Hoff en la Universidad de Stanford para realizar clasificación lineal. ADALINE consiste en una única neurona de salida, mientras que MADALINE tiene varias neuronas de salida. Ambas redes aprenden mediante el algoritmo LMS (regla del mínimo error cuadrático medio), el cual minimiza el error cuadrático medio para ajustar los pesos y mejorar la clasificación.
redes neuronales con Levenberg-Marquardt lmbpESCOM
El documento describe el método de Levenberg-Marquardt para entrenar redes neuronales. Explica que minimiza una función de costo mediante la aproximación de Hessiano, permitiendo una transición suave entre los métodos de Gauss-Newton y descenso de gradiente. También cubre la formación de la matriz Jacobiana y el cálculo de sensibilidades mediante retropropagación para aplicar el método a redes multicapa.
El documento proporciona instrucciones para completar un laboratorio sobre redes neuronales artificiales. Incluye objetivos como entrenar perceptrones, adalines, backpropagation y otras redes usando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Explica cómo crear las redes, definir patrones de entrenamiento, inicializar pesos y bias, entrenar las redes, y verificar los resultados antes y después del entrenamiento.
1) El documento describe varias técnicas para mejorar el algoritmo de retropropagación como métodos heurísticos y de optimización numérica. 2) Los métodos heurísticos incluyen momento y razón de aprendizaje variable, mientras que los métodos de optimización son el gradiente conjugado y Levenberg-Marquardt. 3) Se proveen ejemplos para ilustrar la aplicación de estas técnicas.
MADALINE es una red neuronal multicapa compuesta por módulos ADALINE básicos. El entrenamiento de MADALINE implica propagar un vector de entrada a través de las capas hasta la salida, calcular el error como valores incorrectos en la salida, y aplicar correcciones de pesos para reducir el error de forma iterativa y propagada entre las capas excepto la de entrada.
El documento describe el Método del Momento (MOBP), una técnica heurística para entrenar redes neuronales. MOBP suaviza las oscilaciones en la trayectoria hacia la convergencia usando un filtro pasabajas en el momento. Esto permite una mayor razón de aprendizaje y acelera la convergencia cuando la trayectoria se mueve en una dirección constante. El documento también presenta un ejemplo de cómo aplicar MOBP para aproximar una función usando Matlab/NNT.
Este documento resume los principales tipos de aprendizaje en inteligencia artificial, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Describe aprendizaje supervisado como necesitando un profesor para entrenar y medir el sistema, e incluye aprendizaje por corrección de error, refuerzo y estocástico. El aprendizaje no supervisado no requiere supervisión y permite autoorganización. El documento también explica conceptos clave como algoritmos de aprendizaje, leyes de aprendizaje
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica las características de las RNA, incluyendo su capacidad de aprendizaje, generalización y abstracción. También describe la neurona biológica, la red neuronal biológica, y las diferencias entre la computación tradicional y la computación neuronal. Brevemente resume la historia y aplicaciones de las RNA.
Este documento describe las funciones de activación y el cálculo de la salida en redes neuronales artificiales. Explica que la salida de una neurona depende de tres funciones: propagación, activación y transferencia. Detalla diferentes funciones de transferencia como escalón, lineal y no lineal. Además, presenta ejemplos de cómo calcular la salida de redes monocapa y multicapa usando estas funciones y proporciona instrucciones para desarrollar ejercicios y elaborar un informe del laboratorio.
Utp sirn_s12_sistemas de control basados en logic difusajcbp_peru
Este documento describe los sistemas de control basados en lógica difusa. Explica la estructura de estos sistemas, incluyendo la fusificación de las entradas, las reglas del sistema, los métodos de implicación y agregación, y la defusificación. También describe conceptos como reglas difusas, inferencia, modus ponens generalizado y aplicaciones de los sistemas de control basados en lógica difusa.
El documento presenta las instrucciones y objetivos para un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a graficar interpretaciones de conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones binarias y reglas de inferencia difusa usando MatLab. También modelarán un sistema de control difuso y presentarán un informe con sus hallazgos.
Este documento presenta los objetivos y procedimientos de un laboratorio sobre sistemas de control basados en lógica difusa. Los estudiantes aprenderán a modelar conceptos difusos como conjuntos difusos, funciones de pertenencia, operaciones unarias y binarias, reglas de inferencia difusa y modelado de sistemas de control difusos usando Matlab. El informe final debe incluir resultados, imágenes y códigos comentados demostrando la comprensión de estos conceptos.
Este documento describe las redes de función de base radial (RBFN), las cuales tienen una arquitectura de tres capas con neuronas en la capa oculta que usan funciones de base radial como función de activación. Las RBFN aprenden de forma híbrida, con la capa oculta entrenada de forma no supervisada y la capa de salida de forma supervisada. Se utilizan para problemas de aproximación y clasificación.
Este documento presenta la implementación de la función lógica XOR mediante una red neuronal y el algoritmo de retropropagación. Se muestra cómo entrenar la red para aprender la función XOR usando representaciones binaria y bipolar de los datos, logrando un entrenamiento más rápido con la representación bipolar. Se explican conceptos clave como redes feedforward, retropropagación y los elementos esenciales de una red neuronal como las entradas, pesos, funciones de activación y salida deseada. Finalmente, se incluyen dos ejemplos prácticos de implementación de la
Este documento resume conceptos clave sobre redes neuronales y sistemas inteligentes. Introduce la red Adaline, que es una red neuronal lineal entrenada con el algoritmo LMS. También describe el algoritmo de retropropagación, que permite entrenar redes neuronales multicapa para resolver problemas no lineales. Finalmente, resume la regla del perceptrón para redes neuronales de una sola capa con función de activación de escalón.
La red recurrente Elman es una red neuronal recurrente de dos capas con retroalimentación de la salida de la capa oculta a la entrada. Esto le permite aprender y generar patrones temporales. La red Elman se puede entrenar usando retropropagación con una tasa de aprendizaje adaptativa para aproximar funciones. Funciones como simuelm simulan la red, initelm inicializa los pesos y bias, y trainelm entrena la red minimizando el error.
El documento resume los conceptos clave de las redes ADALINE (Adaptive Linear Neuron) y el algoritmo LMS (Least Mean Square). La red ADALINE es similar al perceptrón pero con una función de transferencia lineal en lugar de una función escalón. El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio y es más poderoso que la regla de aprendizaje del perceptrón para resolver problemas linealmente separables.
Este documento proporciona una introducción a la Neural Network Toolbox de Matlab. Resume las principales funciones para crear y entrenar redes neuronales como perceptrones multicapa, redes de base radial y mapas autoorganizativos. También explica cómo utilizar estas redes entrenadas para clasificar nuevos patrones de entrada.
El documento presenta un balotario para una segunda práctica de inteligencia artificial que incluye tareas como graficar redes neuronales multicapa con diferentes números de neuronas y funciones de transferencia, describir y graficar el algoritmo de entrenamiento de perceptrones monocapa, entrenar redes SLP para expresiones lógicas usando métodos matemáticos y el algoritmo de entrenamiento, y entrenar redes MLP para funciones XOR y conjunción usando el algoritmo de retropropagación.
Las funciones de base radial se caracterizan por producir una salida que aumenta o disminuye de forma monótona con la distancia de la entrada a un punto central. Son funciones de la forma R(X,u,σ) donde c es el punto central, y σ determina cómo cambia el valor con la distancia a c. Las redes neuronales de base radial tienen una capa oculta con funciones de activación radiales (como la gaussiana) y una capa de salida lineal, lo que les permite aproximar cualquier función continua. Se han usado ampliamente debido a su senc
Las redes neuronales artificiales de base radial son redes multicapa con una capa oculta que utilizan funciones de base radial como funciones de activación. Cada neurona oculta se activa en una región diferente del espacio de entrada y las neuronas de salida realizan una combinación lineal de las activaciones ocultas. Este tipo de redes pueden utilizarse para análisis de series temporales, reconocimiento de patrones y otros problemas.
Las redes ADALINE y MADALINE fueron desarrolladas en 1960 por Bernie Widrow y Marcian Hoff en la Universidad de Stanford para realizar clasificación lineal. ADALINE consiste en una única neurona de salida, mientras que MADALINE tiene varias neuronas de salida. Ambas redes aprenden mediante el algoritmo LMS (regla del mínimo error cuadrático medio), el cual minimiza el error cuadrático medio para ajustar los pesos y mejorar la clasificación.
redes neuronales con Levenberg-Marquardt lmbpESCOM
El documento describe el método de Levenberg-Marquardt para entrenar redes neuronales. Explica que minimiza una función de costo mediante la aproximación de Hessiano, permitiendo una transición suave entre los métodos de Gauss-Newton y descenso de gradiente. También cubre la formación de la matriz Jacobiana y el cálculo de sensibilidades mediante retropropagación para aplicar el método a redes multicapa.
El documento proporciona instrucciones para completar un laboratorio sobre redes neuronales artificiales. Incluye objetivos como entrenar perceptrones, adalines, backpropagation y otras redes usando comandos de MATLAB y la herramienta nntool. Explica cómo crear las redes, definir patrones de entrenamiento, inicializar pesos y bias, entrenar las redes, y verificar los resultados antes y después del entrenamiento.
1) El documento describe varias técnicas para mejorar el algoritmo de retropropagación como métodos heurísticos y de optimización numérica. 2) Los métodos heurísticos incluyen momento y razón de aprendizaje variable, mientras que los métodos de optimización son el gradiente conjugado y Levenberg-Marquardt. 3) Se proveen ejemplos para ilustrar la aplicación de estas técnicas.
MADALINE es una red neuronal multicapa compuesta por módulos ADALINE básicos. El entrenamiento de MADALINE implica propagar un vector de entrada a través de las capas hasta la salida, calcular el error como valores incorrectos en la salida, y aplicar correcciones de pesos para reducir el error de forma iterativa y propagada entre las capas excepto la de entrada.
El documento describe el Método del Momento (MOBP), una técnica heurística para entrenar redes neuronales. MOBP suaviza las oscilaciones en la trayectoria hacia la convergencia usando un filtro pasabajas en el momento. Esto permite una mayor razón de aprendizaje y acelera la convergencia cuando la trayectoria se mueve en una dirección constante. El documento también presenta un ejemplo de cómo aplicar MOBP para aproximar una función usando Matlab/NNT.
Este documento resume los principales tipos de aprendizaje en inteligencia artificial, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Describe aprendizaje supervisado como necesitando un profesor para entrenar y medir el sistema, e incluye aprendizaje por corrección de error, refuerzo y estocástico. El aprendizaje no supervisado no requiere supervisión y permite autoorganización. El documento también explica conceptos clave como algoritmos de aprendizaje, leyes de aprendizaje
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica las características de las RNA, incluyendo su capacidad de aprendizaje, generalización y abstracción. También describe la neurona biológica, la red neuronal biológica, y las diferencias entre la computación tradicional y la computación neuronal. Brevemente resume la historia y aplicaciones de las RNA.
El documento presenta el sílabo de un curso de inteligencia artificial que introduce conceptos como redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos. El curso se desarrolla en 15 semanas donde se explican temas teóricos y prácticos relacionados con estas áreas, y los estudiantes son evaluados a través de prácticas calificadas, laboratorios y un examen final.
Este documento presenta un primer examen práctico sobre inteligencia artificial y redes neuronales artificiales para estudiantes de ingeniería. Incluye preguntas sobre la introducción a IA y RNA, redes neuronales multicapa, patrones de aprendizaje y su separabilidad lineal, diseño de redes neuronales simples y entrenamiento del perceptrón, y entrenamiento de funciones lógicas en una MLP.
Este documento presenta una introducción a la Inteligencia Artificial. Explica que la IA intenta crear programas que imiten la inteligencia humana mediante el desarrollo de agentes. También describe los diferentes tipos de agentes inteligentes, las escuelas de pensamiento de la IA, la historia y evolución del concepto de IA, y algunas aplicaciones como la lingüística computacional y la minería de datos.
Utp ia_2015-1_s11-12_logica difusa y conjuntos difusosjcbp_peru
Este documento trata sobre lógica difusa y conjuntos difusos. Primero introduce la clasificación de la lógica, incluyendo lógicas clásicas como la proposicional y de primer orden, y no clásicas como la lógica difusa. Luego explica la lógica difusa, sus aplicaciones y cómo surgió para manejar conceptos imprecisos. Finalmente, define conjuntos difusos y funciones de pertenencia, y cómo representan grados de pertenencia entre 0 y 1 para generalizar los conjuntos clásicos.
Este documento describe las redes auto organizadas conocidas como mapas auto organizados (SOFM). Explica que los SOFM son redes neuronales no supervisadas inspiradas en la organización del cerebro. El documento detalla la estructura, funcionamiento y algoritmo de aprendizaje de los SOFM, incluyendo cómo las neuronas se autoorganizan para mapear datos de entrada de alta dimensionalidad a un espacio de salida de menor dimensión mientras se preserva la topología. Finalmente, el documento menciona algunas aplicaciones de los SOFM como la clasificación,
Este documento habla sobre las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), incluyendo que son herramientas para crear, modificar y almacenar información. Recomienda un uso adecuado de las TIC limitando el tiempo en internet y controlando el contenido visitado. También advierte sobre posibles peligros como el acceso a contenido inapropiado, el grooming y el ciberacoso. Finalmente, destaca que las TIC son útiles para mejorar la educación cuando se usan como herramientas de apoyo en el proceso de apre
Se aplica a los conjuntos o conglomerados de computadoras unidos entre sí normalmente por una red de alta velocidad y que se comportan como si fuesen una única computadora.
El documento presenta los servicios de comunicación y relaciones públicas de Enrique de Pablo Domingo, incluyendo el diseño e implementación de planes de comunicación integral, comunicación corporativa, comunicación de producto, prevención y gestión de crisis, generación de mensajes y contenidos, relaciones con los medios y comunicación 2.0. Proporciona ejemplos de clientes y citas relacionadas con cada servicio.
Este proyecto propone implementar telecomunicaciones en el municipio de Paya en Boyacá, Colombia para mejorar la calidad de vida y el desarrollo de la comunidad. Actualmente la población no tiene acceso a herramientas tecnológicas ni los recursos para educación universitaria. El proyecto instalará una antena multiplicadora de señal de internet y ofrecerá suscripciones a bajo costo para 45 usuarios inicialmente. Esto permitirá el acceso a la educación y el desarrollo económico y social de la región
Para hacer un buen christma, y ser original ,debemos comenzar haciendo una investigación de la iconografía que vamos a usar.
En nuestro caso vamos a evitar centrarnos en las tradiciones anglosajonas, para centrarnos en las nuestras! Hay mucho que descubrir de lo que creemos que conocemos!
Podeis leer un poco más sobre el tema en nuestro blog: http://www.blogger.com/blogger.g?blogID=3336305448035921977#allposts
El documento habla sobre diferentes conceptos relacionados con el desarrollo motriz en niños, incluyendo motricidad gruesa, equilibrio, lateralidad, expresión corporal, coordinación y su importancia. La motricidad gruesa se refiere a movimientos grandes del cuerpo como brazos y piernas. La lateralidad es la preferencia por usar más un lado del cuerpo. La expresión corporal permite expresar emociones a través del cuerpo. La coordinación y el equilibrio son importantes para el esquema corporal y la interacción con el entorno.
Este documento presenta el sílabo de la asignatura Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial. La asignatura enseña técnicas matemáticas de procesamiento espacial de imágenes y conceptos de visión estereoscópica para aplicar en ingeniería. El curso incluye temas como transformaciones de imágenes, segmentación, reconocimiento de patrones y visión estereoscópica a través de clases teóricas y prácticas de laboratorio.
El documento describe cómo los ordenadores han revolucionado la comunicación y resuelto problemas, dependiendo casi todos de ellos en la vida cotidiana. Explica cómo se creó el primer ordenador, cómo evolucionó y está constituido internamente usando código binario de 1 y 0 para realizar cálculos. También describe el ordenador más rápido, el ASCI WHITE de IBM, que une 8,000 computadoras para hacer 12 billones de operaciones por segundo y ayudar a los científicos a modelar moléculas antes de experimentos. Requiere 1.3 megavatios de
Este documento describe la capa de enlace de datos en las redes telemáticas. Explica que esta capa se encarga de la transmisión y direccionamiento de datos entre hosts situados en la misma red/subred. Se dividen en dos subcapas: la subcapa de enlace lógico, que permite la comunicación entre dispositivos a través de un enlace, y la subcapa de control de acceso al medio, que se refiere a los protocolos para acceder al medio físico. También describe funciones como la creación de tramas y el uso del protocol
Este documento presenta información sobre la gestión de calidad en instituciones educativas desde la perspectiva de un director docente. En primer lugar, se enfatiza la importancia de tomar decisiones informadas sobre los medios óptimos para comunicar información a la comunidad educativa. Luego, se propone que los directores docentes asuman oportunidades que brindan las tecnologías para integrar servicios, sistematizar información y administrar recursos con el fin de mejorar la calidad. Finalmente, se enfatiza que al desarrollar actividades como esta, los directores
Este documento presenta las listas de los libros más vendidos divididos en 10 categorías: ficción, no ficción, ebook en español, inglés, francés, alemán, italiano, canadiense, japonés. Cada lista incluye los 10 libros más populares con el autor, título, editorial. El documento ofrece una visión general de los libros y autores más exitosos en diferentes países y géneros literarios.
Este documento proporciona instrucciones sobre cómo administrar un sistema de administración. Explica los cuatro pasos fundamentales: 1) ingresar con un correo y contraseña, 2) subir datos como productos y empresas, 3) eliminar datos como productos y empresas, y 4) cerrar sesión para salir del sistema.
La red Adaline (1) tiene una función de transferencia lineal y puede resolver problemas linealmente separables. Usa el algoritmo LMS para minimizar el error cuadrático medio mediante la actualización de los pesos. Este algoritmo se aplica comúnmente en procesamiento de señales. Mientras que el perceptrón solo puede clasificar datos binarios, la red Adaline puede procesar datos analógicos tanto de entrada como de salida.
El algoritmo de retropropagación (backpropagation) entrena redes neuronales multicapa mediante la propagación hacia adelante de la señal y la retropropagación del error. La red se actualiza iterativamente para minimizar el error mediante el descenso del gradiente. El algoritmo fue desarrollado en los años 1970 pero no se popularizó hasta la década de 1980.
Este documento describe los algoritmos Adaline y la regla del perceptrón. Adaline es un algoritmo de aprendizaje supervisado offline que minimiza el error cuadrático medio para ajustar los pesos de una red neuronal lineal. La regla del perceptrón actualiza los pesos cuando la salida de la red es incorrecta. Ambos algoritmos se utilizan comúnmente para clasificación y procesamiento de señales.
La red Backpropagation es una red neuronal multicapa que se entrena mediante retropropagación del error. Presenta una arquitectura feedforward con múltiples capas ocultas y usa el algoritmo de aprendizaje LMS (mínimos cuadrados) para ajustar los pesos de la red y minimizar el error. El algoritmo calcula el error entre la salida deseada y la obtenida, y retropropaga este error hacia atrás para ajustar los pesos y mejorar el aprendizaje. Las redes BP se usan comúnmente para aplicaciones como diagnóstico médico,
Este documento describe la arquitectura y el algoritmo de aprendizaje de las redes neuronales de retropropagación. Estas redes multicapas utilizan un método de aprendizaje supervisado llamado retropropagación del error para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas y minimizar el error entre la salida de la red y la salida deseada. El algoritmo consta de dos fases: propagación y retropropagación del error para actualizar los pesos y reducir progresivamente el error total de la red.
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.
Las redes neuronales artificiales consisten en unidades de procesamiento densamente interconectadas llamadas neuronas. Contienen unidades de entrada, salida y ocultas. Los principales componentes son unidades de procesamiento, estado de activación, función de salida, conexiones, reglas de propagación, combinación, activación, modificación y ambiente. El aprendizaje supervisado ajusta los pesos para reducir las discrepancias entre salida real y deseada.
La Counterpropagation es una red neuronal que combina aprendizaje supervisado y no supervisado para acelerar el proceso de aprendizaje. Consiste en dos subredes: una red competitiva de Kohonen para la capa oculta, y una red OUTSTAR para conectar la capa oculta a la de salida. El entrenamiento ocurre en dos fases, primero dividiendo los patrones en clusters y luego ajustando los pesos entre las capas oculta y de salida. Esto permite clasificar nuevos patrones más rápido que las redes multicapa entrenadas solo
El documento describe las redes neuronales artificiales Perceptron y ADALINE. Explica que el Perceptron puede resolver problemas linealmente separables mientras que ADALINE minimiza un error cuadrático medio. También describe el perceptrón multicapa, el cual puede resolver problemas no lineales usando múltiples capas ocultas, y el algoritmo de retropropagación para el aprendizaje. Finalmente, presenta un ejemplo para entrenar un perceptrón simple como una puerta lógica OR.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial es una unidad de procesamiento de información con entradas, pesos y una función de activación. Las redes neuronales se pueden usar para la identificación de sistemas, el control y la clasificación de patrones. El algoritmo de retropropagación del error se utiliza comúnmente para entrenar redes multicapa no lineales.
El documento describe dos algoritmos de aprendizaje supervisado: Adaline y el perceptrón. Adaline es un algoritmo de aprendizaje offline que utiliza la regla delta para minimizar el error cuadrático medio y ajustar los pesos de una red neuronal lineal. El perceptrón también ajusta los pesos pero solo para redes con función de activación binaria y según si la clasificación es correcta o incorrecta.
El documento resume las redes neuronales artificiales. Describe las neuronas artificiales y cómo se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de entrenamiento y aplicaciones de las redes neuronales, incluyendo la identificación de sistemas. También cubre algoritmos clave como backpropagation y redes no supervisadas.
La identificación de un sistema dinámico mediante una red neuronal consiste en determinar los parámetros de la red de tal manera que los dos sistemas tengan respuestas similares cuando son excitados con las mismas señales de control.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Describe la neurona artificial como la unidad básica de procesamiento de información y cómo las neuronas se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de redes como las redes feedforward y recurrentes, y los métodos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, discute aplicaciones como la identificación de sistemas y el control.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Explica que una neurona artificial recibe entradas, las multiplica por pesos y aplica una función de activación para producir una salida. Las redes neuronales se componen de múltiples capas de neuronas conectadas y se pueden entrenar usando algoritmos como backpropagation para aproximar funciones. También cubre redes no supervisadas como las autoorganizativas y aplicaciones como identificación de sistemas y control.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, tipos de entrenamiento y aplicaciones. Explica que una neurona artificial proporciona una salida basada en una función de activación que combina las entradas ponderadas por pesos. También describe redes multicapa y los algoritmos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, presenta un ejemplo de cómo usar redes neuronales recurrentes para la identificación de sistemas no lineales.
Este documento resume las redes neuronales artificiales. Describe la neurona artificial como la unidad básica de procesamiento de información y cómo las neuronas se agrupan en capas para formar redes. Explica los diferentes tipos de redes como las redes feedforward y recurrentes, y los métodos de entrenamiento como backpropagation. Finalmente, discute aplicaciones como la identificación de sistemas.
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Similar a Utp 2015-2_ia_s6_adaline y backpropagation (20)
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2. 2
Sesión 6. Adaline y Backpropagation
Características de Adaline.
Regla de Aprendizaje (LMS). Regla Delta
Aplicaciones de Adaline.
Regla del Perceptron.
Backpropagation.
3. 3
Adaline: Características
En 1960, en la Universidad de Stanford, Bernard
Widrow y Marcian Hoff, introdujeron la red ADALINE
(ADAptive LInear Neuron – ADAptive LINear Element) y
una regla de aprendizaje que llamaron LMS (Least
mean square).
La adaline es similar al perceptron, sólo que su función
de transferencia es lineal, en lugar del escalón.
Igual que el perceptrón, sólo puede resolver
problemas linealmente separables.
MADALINE: Multiple ADALINE
4. 4
Adaline: Características
Objetivo:
Aplicar los principios de aprendizaje del rendimiento a redes
lineales de una sola capa.
El aprendizaje Widrow-Hoff es una aproximación del
algoritmo del Descenso por gradiente, en el cual el índice de
rendimiento es el error cuadrático medio.
Importancia del algoritmo:
Se usa ampliamente en aplicaciones de procesamiento de
señales.
Es el precursor del algoritmo Backpropagation para redes
multicapas.
5. 5
Adaline: Características
Algoritmo LMS:
Es más poderoso que la regla de aprendizaje del
perceptron.
La regla de aprendizaje del perceptron garantiza
convergencia a una solución que clasifica correctamente
los patrones de entrenamiento. Esa red es sensible al
ruido, debido a que los patrones con frecuencia están muy
cerca de las fronteras de decisión.
El algoritmo LMS minimiza el error cuadrático medio,
desplaza las fronteras de decisión lejos de los patrones de
entrenamiento.
El algoritmo LMS tiene más aplicaciones prácticas que la
regla de aprendizaje del perceptron, especialmente en el
procesamiento digital de señales, como por ejemplo, para
cancelar echo en líneas telefónicas de larga distancia.
6. 6
Adaline: Características
Algoritmo LMS:
La aplicación de este algoritmo a redes multicapas no
prosperó por lo que Widrow se dedicó a trabajar en el
campo del procesamiento digital adaptativo, y en 1980
comenzó su investigación con la aplicación de las Redes
al control adaptativo, usando backpropagation temporal,
descendiente del LMS.
7. 7
Adaline: Características
• Tipo de aprendizaje: Supervisado (OFF Line).
• Tipo de aprendizaje: por corrección de error.
• Algoritmo de aprendizaje: Regla del Mínimo Error
Cuadrático Medio (LMS), o regla Delta, o regla de
Widrow-Hoff
• Función de transferencia: lineal (purelin).
• Procesamiento de información analógica, tanto de
entrada como de salida, utilizando una función de
Activación Lineal o Sigmoidal.
• También puede resolver problemas LS.
8. 8
Adaline: Características
Es aplicada a estructuras Lineales:
Idea:
Modificación de Pesos para tratar de reducir la diferencia entre la
salida deseada y la actual (para cada patrón).
Se denomina LMS (Least mean squares): Minimo Error
Cuadrático Medio sobre todos los patrones de entrenamiento.
9. 9
Adaline: Características
Cálculo de Pesos Óptimos
Sea el conjunto de entrenamiento:
(X,D): Patrones de entrada y salidas deseadas.
X : Conjunto de L vectores de dimensión n.
D: Salida Deseada.
Conjunto de L vectores de dimensión m (en este caso m=1).
Y: Salida Obtenida
Conjunto de L vectores de dimensión m ( en este caso m=1).
Se trata de minimizar: Sea Yk la salida obtenida para el patrón k.
12. 12
Adaline: Características
Cálculo de W*: Método de Gradiente Descendente.
Diferentes Métodos:
Buscar por todo el espacio de pesos hasta
encontrar los que hiciesen el error mínimo.
Realizar una búsqueda aleatoria.
Realizar una búsqueda Dirigida.
Método:
Se inicializan los pesos aleatoriamente (pto. de
partida).
Se determina, la dirección de la pendiente más
pronunciada en dirección hacia abajo.
Se modifican los pesos para encontrarnos un
poco más abajo en la superficie.
15. 15
Adaline: Algoritmo de Aprendizaje
1. Inicialización de pesos.
2. Se aplica un patrón de entrada (entradas y salida
deseada).
3. Se computa la salida lineal que se obtiene de la red.
4. Se calcula el error cometido para dicho patrón.
5. Se actualizan las conexiones mediante la ecuación
obtenida anteriormente.
6. Se repiten los pasos del 2 al 5 para todos los patrones
de entrenamiento.
7. Si el error cuadrático medio es un valor reducido
aceptable, termina el proceso. Sino se vuelve al paso 2.
16. 16
Adaline: Aplicaciones
La principal aplicación de las redes tipo Adaline se encuentra
en el campo de procesamiento de señales. Concretamente
en el diseño de filtros capaces de eliminar ruido en señales
portadoras de información.
Otra aplicación es la de los filtros adaptativos: Predecir el
valor futuro de una señal a partir de su valor actual.
17. 17
Adaline: Conclusiones
Una simple capa de PE lineales pueden realizar
aproximaciones a funciones lineales o asociación de
patrones.
Una simple capa de PE lineales puede ser entrenada
con algoritmo LMS.
Relaciones No Lineales entre entradas y salidas no
pueden ser representadas exactamente por redes
lineales. Dichas redes harán aproximaciones lineales.
Otro tipo de redes abordarán la resolución de
problemas no lineales.
18. 18
Regla del Perceptron (Rosenblatt)
Supongamos un PE con una función de transferencia
del tipo Hardlimiter y en donde las entradas son
binarias o bipolares (mismo que Adaline pero con
esas restricciones).
La regla que rige el cambio de pesos es:
Wi(t+1) = Wi(t) Si la salida es correcta.
Wi(t+1) = Wi(t) + Xi(t) Si la salida = -1 y debería de ser 1.
Wi(t+1) = Wi(t) - Xi(t) Si la salida = 1 y debería de ser -1.
Sobre la regla anterior se han realizado diferentes
modificaciones:
19. 19
Regla del Perceptron (Rosenblatt)
A)
Wi(t+1) = Wi(t) Si la salida es correcta.
Wi(t+1) = Wi(t) + µXi(t) Si la salida = -1 y debería de ser 1.
Wi(t+1) = Wi(t) - µXi(t) Si la salida = 1 y debería de ser -1.
Con µ [0,1], término de control de ganancia y velocidad
de aprendizaje.
B) Otra de las modificaciones propuestas fue sugerida
por Widrow and Hoff. Ellos propusieron una regla basada
en la regla Delta. (Es la más utilizada).
Tomando las entradas y salidas como bipolares tenemos
que el cambio en los pesos se produce de la manera
siguiente:
22. 22
Red Backpropagation
• Fue primeramente propuesto por Paul Werbos en los
70s en una Tesis doctoral.
• Sin embargo, este algoritmo no fue conocido sino hasta
1980 año en que fue re-descubierto por David
Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald William, también
David Parker y Yan Le Cun.
• Fue publicado “Procesos Distribuidos en Paralelo” por
David Rumelhart y Mc Clelland, y ampliamente
publicitado y usado el algoritmo Backpropagation.
• El perceptron multicapa entrenado por el algoritmo de
retro propagación es la red mas ampliamente usada.
23. 23
Red Backpropagation
• En muchas situaciones del mundo real, nos
enfrentamos con información incompleta o con ruido, y
también es importante ser capaz de realizar
predicciones razonables sobre casos nuevos de
información disponible.
• La red de retro propagación adapta sus pesos, para
adquirir un entrenamiento a partir de un conjunto de
pares de patrones entrada/salida
• Después que la red ha aprendido ha esta se le puede
aplicar un conjunto de patrones de prueba, para ver
como esta generaliza a patrones no proporcionados.
24. 24
Red Backpropagation
• Red feedforward, completamente conectada.
• El flujo de información fluye de la capa de entrada a la
de salida a través de la capa oculta.
• Cada unidad de procesamiento en la capa se conecta a
todas las de la siguiente capa.
• El nivel de activación en la capa de salida determina la
salida de la red.
• Las unidades producen valores reales basados en una
función sigmoide.
25. 25
Red Backpropagation
• Si n=0 a=0.5, conforme n se incrementa la
salida se aproxima a 1, conforme n
disminuye, a se aproxima a 0.
• Funciones de transferencia (diferenciables)
• Sigmoidales,
• Lineales
n
e
a −
+
=
1
1
26. 26
Red Backpropagation
• La función de error define una superficie en el espacio de
pesos, y estos son modificados sobre el gradiente de la
superficie
• Un mínimo local puede existir en la superficie de decisión:
esto significa que no hay teorema de convergencia para la
retropropagación (el espacio de pesos es lo
suficientemente grande que esto rara ves sucede)
• Las redes toman un periodo grande de entrenamiento y
muchos ejemplos.
• Además mientras la red generaliza, el sobre entrenamiento
puede generar un problema.
28. 28
Red BP: Algoritmo de Aprendizaje
• Los pesos se ajustan después de ver los pares entrada/salida
del conjunto de entrenamiento.
• En el sentido directo la red permite un flujo de activación en
las capas.
• En la retropropagación, la salida actual es comparada con la
salida deseada, entonces se calcula el error para las unidades
de salida
• Entonces los pesos en la salida son ajustados para reducir el
error, esto da un error estimado para las neuronas ocultas y
así sucesivamente.
• Una época se define como el ajuste de los pesos para todos
los pares de entrenamientos, usualmente la red requiere
muchas épocas para su entrenamiento.
29. 29
Red BP: Algoritmo de Aprendizaje
1. Inicialice los pesos de la red con valores pequeños aleatorios.
2. Presentar un patrón de entrada y especificar la salida
deseada.
3. Calcule los valores de ajuste de las unidades de salida en base
al error observado.
4. Empezando por el nivel de salida, repita lo siguiente por cada
nivel de la red, hasta llegar al primero de los niveles ocultos:
• Propague los valores de ajuste de regreso al nivel anterior
• Actualice los pesos que hay entre los dos niveles.
5. El proceso se repite hasta que el error resulta
aceptablemente pequeño para cada uno de los patrones
aprendidos.
30. 30
Red BP: Algoritmo de Aprendizaje
Gradiente Descendente:
Después que se calcula el error, cada peso se ajusta en
proporción al gradiente del error, retropropagado de la
salidas a las entradas.
El cambio en los pesos reduce el error total.
Mínimo Local:
Entre mas unidades ocultas se tengan en red, menor es
la probabilidad de encontrar un mínimo local.
34. 34
Red BP: Algoritmo de Aprendizaje
Selección de los Wij iniciales:
• El error retro propagado a través de la red es proporcional
al valor de los pesos.
• Si todos los pesos son iguales, entonces el error retro
propagado será igual, y todos los pesos serán actualizados
en la misma cantidad
• Si la solución al problema requiere que la red aprenda con
pesos diferentes, entonces el tener pesos iguales al inicio
previene a la red de aprender.
• Es también recomendable tener valores pequeños de
activación (umbral) en las unidades de procesamiento.
36. 36
Red Backpropagation: Aplicaciones
Diagnostico Medico
• Basado en Visión
por computadora.
• Los síntomas son las
entradas.
• Los síntomas son
trasladadas a un
punto en el espacio
de los patrones.
40. Preguntas
Al término de la experiencia de aprendizaje el alumno debe ser
capaz de responder las siguientes preguntas:
1. ¿Cuáles son las características de la red Adaline?
2. Describir el algoritmo de aprendizaje de la red Adaline.
3. Comparar las características del Perceptron y de Adaline.
4. Comparar la regla de aprendizaje del Perceptron y de Adaline.
5. Listar cinco aplicaciones de las redes Adaline/Madaline.
6. ¿Cuáles son las características de la red Backpropagation?
7. Describir el algoritmo de aprendizaje de la red BP.
8. Comparar las características del Perceptron y de Adaline.
9. Comparar la regla de aprendizaje de Adaline y BP.
10. Listar cinco aplicaciones de las redes BP.
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Sesión 6. Adaline y Backpropagation
Inteligencia Artificial
http://utpiayse.blogspot.com