Perceptron ia

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PERCEPTRON
˙CarolM u˜ etones − M arcelaCorredor − JulianSanabria − AndresF orero n
Ingenieria Mecatronica Robotica III 2006

Abstract— Perceptrons are the easiest data structures to learn for thestudy of Neural Networking. The links between the nodes not only show the relationship between the nodes but also transmit data and information, called a signal or impulse. The perceptron is a simplemodel of a neuron (nerve cell). The main feature of perceptrons is that they can be trained (or learn) to behave a certain way. One popular beginner’s assignment is to have a perceptron model (thatis, learn to be) a basic boolean function such as AND or OR. Perceptron learning is guided, that is, you have to have something that the perceptron can imitate. So, the perceptron learns like this: itproduces an output, compares the output to what the output should be, and then adjusts itself a little bit. After repeating this cycle enough times, the perceptron will have converged (a technicalname for learned) to the correct behavior.

mas complejas.

I. I NTRODUCCION El Perceptron es un tipo de red de aprendizaje supervisado, es decir necesita conocer los valores esperados para cada unade las entradas presentadas. Se obtiene considerando la capa de entrada, donde se encuentran las neuronas que reciben el estimulo, una o mas capas ocultas de neuronas, donde se procesa el estimulo yfinalmente la capa de salida, donde estan las neuronas que generan la respuesta.

Los perceptrones multicapas tienen 3 caracteristicas basicas: 1) El modelo para cada neurona en su estructura puedeconsiderar funciones de transferencia distintas y no lineales. 2) La presencia de una o mas capas escondidas o hidden layers que permiten que los perceptrones multicapas puedan resolver tareas complejas.3) El alto grado de conectividad determinado por la sinapsis de la red neuronal *** Estas mismas caractersticas son a su vez limitantes, ya que: • El grado de no linealidad obtenido al considerar...
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