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DISEÑO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Enviado por   •  10 de Enero de 2019  •  1.872 Palabras (8 Páginas)  •  396 Visitas

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...

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Salida

y[pic 74][pic 75]

M Función[pic 76][pic 77][pic 78][pic 79][pic 80]

x Suma

p wp

Pesos sinápticos

- El perceptrón permite ser entrenado, es decir, a partir de un conjunto de pares entrada-salida conocidos, podemos modificar

los pesos wi de cada entrada para que la salida obtenida se

aproxime más a la salida deseada

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Índice[pic 81][pic 82][pic 83][pic 84][pic 85][pic 86][pic 87]

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-

El objetivo del perceptrón es clasificar un conjunto de estímulos externos x1, x2, … , xp en dos clases: C1 y C2

- Variables y Parámetros

- x(n): vector de entrada

- w(n): vector de pesos

- Θ(n): umbral

- y(n): respuesta real (cuantificada)

- d(n): salida esperada

- a: ratio de aprendizaje, constante positiva menor que 1

-

Actualización de Pesos

w(n+1) = w(n) + a [ d(n) - y(n) ] x(n)

donde d(n) = +1 si x(n) pertenece a la clase C1

-1 si x(n) pertenece a la clase C2

-

Repetir para cada x(n) del conjunto de entrenamiento

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Índice

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-

A partir del modelo encontramos que la salida combinada lineal (es decir, la entrada al limitador estricto) es:

[pic 88]

z = ∑[pic 89][pic 90]

i =1

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wi xi −θ

[pic 91][pic 92][pic 93][pic 94][pic 95]

-

Se obtienen dos regiones de decisión separadas por un hiperplano definido como

p

∑ wi xi −θ = 0

i=1

-

Esto implica que un perceptrón sólo puede resolver problemas linealmente separables

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[pic 96][pic 97][pic 98][pic 99][pic 100]

Índice[pic 101][pic 102][pic 103]

---------------------------------------------------------------

Índice

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-

Un perceptrón no consigue resolver la función XOR:

··· límite del perceptrón[pic 104][pic 105]

ENTRADA[pic 106][pic 107][pic 108][pic 109][pic 110][pic 111][pic 112][pic 113][pic 114][pic 115]

0 0

0 1

1 0

1 1

---------------------------------------------------------------

XOR

0

1

1

0

---------------------------------------------------------------

Índice

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-

Es una máquina de clasificación de patrones adaptativa que usa el algoritmo de mínimos cuadrados (LMS)[pic 116][pic 117]

x1k

---------------------------------------------------------------

Pesos

w1k w[pic 118]

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xok = +1 Entrada Blas

Pesos[pic 119][pic 120][pic 121][pic 122][pic 123][pic 124][pic 125][pic 126][pic 127][pic 128][pic 129][pic 130][pic 131][pic 132]

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Salida

x2k x3k

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Δ Wk

---------------------------------------------------------------

_ 2k

w3k

M wnk

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...

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