Inteligencia artificial

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Proyecto INTERCICLO

PREPROCESAMEINTO DE LA INFORMACION Teniendo la información correspondiente al corpus en el archivo letterrecognition_corpus.data se analizo que constade letras y números, donde las letras corresponden a las salidas y los números a las entradas. Para trabajar con este archivo es necesario convertir las letras a números, nosotros hemos decidióconvertir estas letras a un sistema binario ya que de esta manera es más fácil manejar la información. Teniendo todos los datos en un sistema numérico se ha reorganizado la información, es decir, se hacolocado a la izquierda las entradas y a la derecha las salidas, luego procedemos a mezclar los datos y de esta manera está listo el archivo para dividirlo en 70% para el entrenamiento o train y 30% paralos datos de prueba o test. DESARROLLO DEL PROYECTO Para la creación e implementación del presente proyecto se realizo el siguiente procedimiento: 1. Realización del código en Ruby mediante el cualprocederemos a mezclar los datos y obtener los archivos necesarios como son el train.pat y el test.pat. 2. Teniendo estos archivos creados procedimos a utilizar la herramienta JavaNNS mediante la cualobtendremos la grafica del error con la cual cuenta nuestra red neuronal. Hemos utilizado los siguientes valores para configurar JavaNNS teniendo en cuanta que se tiene 36 neuronas:   Capas de Entrada= 16 Capas Ocultas = 15

  

Capas de Salida = 5 Ciclos = 1000 Steep = 5

Al terminar el proceso nos podemos dar cuenta de que el error obtenido corresponde a 0.6 lo cual es un valor bajopara nuestra red. Cabe mencionar que el algoritmo de aprendizaje utilizado es el JE Rprop el cual permite obtener el error más bajo de nuestra red neuronal. El algoritmo Std_Backpropagation no fueutilizado para este caso ya que presenta un error demasiado alto correspondiente a 1.7. 3. Para poder verificar y comparar el error obtenido se ha realizado el mismo procedimiento pero utilizando una...
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