Perceptrón simple

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CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN 4

2. JUSTIFICACIÓN 5

3. OBJETIVOS 6

3.1 OBJETIVO GENERAL 6

3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 6

4. ACERCA DEL COMPORTAMIENTO NEURONAL 7

4.1 LA NEURONA HUMANA 8

4.1.1. El procesamiento de información 9

5. PERCEPTRÓN 10

5.1 DESCRIPCIÓN DEL MODELO 10

5.2 FALLAS COMUNES EN EL ALGORITMO: ANÁLISIS NUMÉRICO Y TEORÍA DEL ERROR 15

5.2.1 Tipos deerrores 15

5.2.2. El manejo del error en el perceptrón simple 15

5.2.3. Ajustando el perceptrón a partir del error 16

5.3. EJEMPLO FUNCIÓN LÓGICA AND 18

6. CONCLUSIONES 23

7. BIBLIOGRAFÍA 24

1. INTRODUCCIÓN

El cerebro humano está compuesto de millones de neuronas que son capaces de obtener información a través de impulsos eléctricos, procesar esta información en combinación conotras neuronas y crear una información de salida, es así, como se crea la capacidad de aprender, de obtener movimiento, pensar y actuar. Desde siempre ha existido la ideología de las redes neuronales, mediante las cuales se ha buscado heredar la capacidad neuronal mediante diferentes formas computacionales. El perceptrón simple es un modelo de red neuronal que permite mediante un modelo matemático,emular el comportamiento neuronal y alcanzar mediante un proceso de iteraciones una salida esperada, el presente documento mostrará toda la teoría pertinente del modelo y mediante un ejemplo, su funcionamiento real.

2. JUSTIFICACIÓN

El presente proyecto pretende estudiar uno de los más importantes modelos de redes neuronales llamado perceptrón simple, el cual está basado en un algoritmo quemediante un proceso matemático aprende a reconocer patrones y termina por convertirse precisamente en un proceso de aprendizaje. La anterior temática estará apoyada por los conceptos matemáticos que aporta el análisis numérico a partir de la teoría del error. Para tal fin, fue desarrollado una aplicación de software que implementa el modelo de red neuronal descrito anteriormente.

3. OBJETIVOS3.1 OBJETIVO GENERAL

• Desarrollar una aplicación de software que permita evidenciar el comportamiento del modelo perceptrón simple y su relación con los conceptos de la teoría del error.

3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Evidenciar la forma en que un algoritmo correctamente formulado en una herramienta informática, facilita el desarrollo de operaciones y procedimientosmatemáticos exactos

• Comprender conceptos de redes neuronales a partir del modelo red Perceptrón simple.

• Evaluar los resultados obtenidos durante la prueba del software desarrollado para evidenciar el impacto de los errores numéricos en los resultados obtenidos.

4. ACERCA DEL COMPORTAMIENTO NEURONAL

El cerebro humano está compuesto de millones de neuronas que son capaces deobtener información a través de impulsos eléctricos, procesar esta información en combinación con otras neuronas y crear una información de salida, es así, como somos capaces de aprender, de movernos, de pensar y actuar. Las características del cerebro humano son asombrosas, lo que nos ha llevado a investigar su comportamiento y hasta tratar de emular este comportamiento a través de las maquinas, esasí como nace la ideología de las redes neuronales artificiales, que se basa en emular las funciones de las células nerviosas o neuronas de una forma artificial basada en la computación con el fin de crear aplicaciones inteligentes; pero ¿cómo es posible emular este procedimiento biológico en un entorno informático, con el fin de crear aplicaciones inteligentes?. La respuesta a esta pregunta esmuy simple: Es posible todo esto mediante el uso de modelos matemáticos.

Uno de los modelos desarrollados para emular el comportamiento neuronal es el modelo del perceptrón simple, éste modelo es capaz de procesar una serie de entradas binarias y aprender una serie de patrones a través del procesamiento de sus entradas.

El uso de las herramientas informáticas como lo es un lenguaje de...
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