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Taxonomía de las Redes Neuronales
Existen dos fases en toda aplicación de las redes neuronales: la fase de aprendizaje o entrenamiento y la fase de prueba. En la fase de entrenamiento, se usa unconjunto de datos o patrones de entrenamiento para determinar los pesos (parámetros de diseño) que definen el modelo neuronal. Una vez entrenado este modelo, se usará en la llamada fase de prueba ofuncionamiento directo, en la que se procesan los patrones de prueba que constituyen la entrada habitual de la red, analizándose de esta manera las prestaciones definitivas de la red.
* Fase dePrueba: los parámetros de diseño de la red neuronal se han obtenido a partir de unos patrones representativos de las entradas que se denominan patrones de entrenamiento. Los resultados pueden ser tantocalculados de una vez como adaptados iterativamente, según el tipo de red neuronal, y en función de las ecuaciones dinámicas de prueba. Una vez calculados los pesos de la red, los valores de las neuronasde la última capa, se comparan con la salida deseada para determinar la validez del diseño.
* Fase de Aprendizaje: una característica de las redes neuronales es su capacidad de aprender. Aprendenpor la actualización o cambio de los pesos sinápticos que caracterizan a las conexiones. Los pesos son adaptados de acuerdo a la información extraída de los patrones de entrenamiento nuevos que se vanpresentando. Normalmente, los pesos óptimos se obtienen optimizando (minimizando o maximizando) alguna "función de energía". Por ejemplo, un criterio popular en el entrenamiento supervisado esminimizar el 
Las aplicaciones del mundo real deben acometer dos tipos diferentes de requisitos en el procesado. En un caso, se requiere la prueba en tiempo real pero el entrenamiento ha de realizarse"fuera de linea". En otras ocasiones, se requieren las dos procesos, el de prueba y el de entrenamiento en tiempo real. Estos dos requisitos implican velocidades de proceso muy diferentes, que afectan a...
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