Perceptron

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Conceptos Básicos del simulador UV-SRNA y del Toolbox de RNA del Matlab
Luz Karime Ramírez – 0711078,
Iván Hernando González - 0611129
IEEE, Universidad del Valle, Cali, Colombia
Email:{mime214, espartaco113}@hotmail.com
Resumen—El Perceptron es el modelo de RNA (Red Neuronal Artificial) mas sencillo capaz de resolver problemas linealmente separables. En el presente informe se consignanalgunos ejemplos de RNA tipo Perceptron mediante el uso de herramientas de software como Matlab y mediante el simulador de Redes Neuronales UV-SNRA.

Palabras Claves—Red Neuronal, Perceptron,Clasificación, UV-SRNA.

INTRODUCCIÓN
Las Redes Neuronales Artificiales tratan de emular el funcionamiento de las neuronas cerebrales mediante un modelo simple y de capacidad de procesamiento limitada.Las RNA esta formadas por la interconexión de las neuronas artificiales con el fin de incrementar la capacidad de procesamiento y de esta manera solucionar problemas complejos.

El Perceptron fueel primer modelo de RNA presentado, con una estructura sencilla pues posee una UNICA capa de procesamiento. Su función de activación es Tipo Binaria o Bipolar lo que hace que la salida de cada neuronaeste entre dos posibles valores. Por esta razón se utiliza como un clasificador lineal.

Desarrollo del laboratorio
1. Resolviendo la función lógica AND con UV-SRNA

Al inicializar la red seobserva que la recta generada por el Perceptron no realiza la separación lineal correspondiente, es decir que no clasifica bien los datos debido a que los pesos inician de forma aleatoria. Alentrenar la red se observa como la recta va cambiando hasta que logra separar o clasificar bien los datos, esto se debe a los cambios en los pesos sinápticos que logran que el error que inicialmente esdiferente de cero (error=0.25) vaya disminuyendo hasta llegar a cero, momento en el cual la recta separa las clases de salida (en el caso de la AND hay dos clases de salida: 1 y 0).

Velocidad de...
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