Isa84

1 Con base en la descripción de la implementación de un perceptron usando Matlab® se debe implementar la función OR y realizar los procesos de entrenamiento, validación y verificación de la redneuronal artificial, teniendo en cuenta:

a) Ajustando los pesos a los valores dados en el ejercicio de la clase pesos [1 1]



Numero de iteraciones con pesos [1 1] =1



Verificaciónb) Sin realizar ajuste de pesos, como fue explicado anteriormente.





Sin realizar ajuste de pesos realiza 3 iteraciones .



1. Con base en la descripción de laimplementación de un perceptron usando Matlab® se debe implementar la función XOR y realizar los procesos de entrenamiento, validación y verificación de la red neuronal artificial, teniendo en cuenta:Nota: No se puede implementar la XOR con un perceptron , es necesario utilizar un MTP




.



Se ejecuta el programa con método de gradiente descendente y 500 Iteraciones.Etapa de verificación








2. Con base en la anterior descripción y desarrollo de la implementación de una red neuronal lineal tipo Adaline y mediante la utilización de unaprendizaje tipo supervisado Widrow-Hoff y usando Matlab® implementar la función para un “decodificador binario a decimal” para el cual se debe realizar los cálculos teóricos manuales y los procesos deentrenamiento, validación y verificación de la red neuronal artificial, teniendo en cuenta una tasa de aprendizaje de 0.3, neuronas sin umbral asignado y pesos iniciales iguales a W1 = 0.84, W2 = 0.394 y W3= 0.783.

a) Realizar cálculos teóricos para cada iteración (Para resolver el problema se requieren 10 iteraciones)b) Realizar la comprobación mediante la implementación de la red neuronal lineal en Matlab®
Se realiza implementación dejando los valores de los pesos aleatorios .


Numero de iteraciones...