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EXPOSICIÓN DE ELTIVA

1 EL ART ES desarrollado por Stephen Grossberg y Gail Carpenter. Se define por ser un modelo de red neuronal artificial que basa su funcionamiento en la manera en que elcerebro procesa información y que describe una serie de modelos de redes neuronales que utilizando métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado abordan problemas tales como el reconocimiento yla predicción de patrones.
2 caracteristicas
El aprendizaje es producido por una realimentación entre la capa de salida y capa de entrada
El aprendizaje es no supervisado, aunque existe unamodalidad supervisada.
La red puede crear su propia clasificación de lo que aprende.
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La capa de entrada y la capa oculta siempre tienen el mismo número de neuronas. Cada neurona de la capa deentrada es entrada de una única neurona de la capa oculta, por esta razón también se habla de las redes ART como redes de dos capas o aveces de tres capas depende del modelo
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Bueno para ver elfuncionamiento de las art es necesario hacer la siguiente formula

Esta es la función general donde podemos obeservar existe dos tipos de peso W, que son pesos feedforward T que son pesos feedbackDonde γ es un parámetro que toma generalmente el valor 0'5, menos en la inicialización de los pesos que se recomienda que valga 1.
Función inicial
* Su función es iniciar los parámetros de laRNA y se establecen las señales de control.
*
* siendo N el número de entradas a la RNA.
* Tij = 1 para conexiones hacia atrás

Funcion de reconocimiento
En esta fase se hara unaoperación con los datos de entrada y los pesos W asociados a cada neurona de la capa de salida para indicar qué clase tiene mayor prioridad para ver si los datos de entrada entran en resonancia conella.
Fuincion de comparación
El vector de entrada y el vector producido por la capa de salida son comparados en la capa de entrada
Función de búsqueda
De no representar la neurona ganadora la...