prueva

Índice:
1. Problema a resolver.................................................................................................... 2

2. Estudio teórico de las redes ADALINE .................................................................... 3
Estructura de la Red...................................................................................................... 3
Función deAprendizaje................................................................................................ 5

3. Resolución ................................................................................................................... 9
Estudio teórico.............................................................................................................. 9
Implementación enMathematica................................................................................ 11
Implementación en Visual Basic ................................................................................ 21

4. Conclusiones.............................................................................................................. 26

5.Bibliografía................................................................................................................ 27

Apéndice A.1: ................................................................................................................ 28

Apéndice A.2: ................................................................................................................ 30

Apéndice B:................................................................................................................... 32

Apéndice C: ................................................................................................................... 34

Implementación de funciones booleanas

por Jorge Cañizales Díaz y David Horat Flotats

1. Problema a resolver

El problema planteado en la práctica es la implementación de una neurona que
simule laoperación booleana XOR, cuya tabla de entradas y salidas se describe en la
figura 1, a continuación de este párrafo. Para ello utilizaremos un ALC (Adaptive
Linear Combiner). El objetivo de esta práctica es estudiar el método de aprendizaje del
tipo correción de error Widrow-Hoff o regla delta. Además debemos profundizar en el
método base de los algoritmos de aprendizaje de arquitecturas monoy multicapa
supervisadas.

XOR
X1

X2

Y

0

0

0

0

1

1

1

0

1

1

1

1

Figura 1

2

Implementación de funciones booleanas

por Jorge Cañizales Díaz y David Horat Flotats

2. Estudio teórico de las redes ADALINE

Estructura de la Red
Las redes ADALINE (Adaptative Linear Element), fueron desarrolladas por
Bernie Widrow en la Universidad deStanford. Dicha red usa neuronas con función de
transferencia escalón, y está limitada a una única neurona de salida. Las redes
ADALINE están formadas por un elemento denominado combinador adaptativo lineal
(ALC), que obtiene una salida lineal que puede ser aplicada a otro elemento de
conmutación bipolar, de forma que si la salida del ALC es positiva, la salida de la red es
+1 y -1 en el casocontrario. Utiliza la denominada regla Delta de Widrow-Hoff o regla
del mínimo error cuadrado medio (LMS), basada en la búsqueda del mínimo de una
expresión del error entre la salida deseada y la salida lineal obtenida antes de aplicarle la
función de activación escalón. Estas redes pueden procesar información analógica, tanto
de entrada como de salida, utilizando una función de activación lineal osigmoidal.
En cuanto a su estructura, está formada por un elemento denominado
combinador adaptativo lineal (ALC) que obtiene una salida lineal(s) que pueda ser
aplicada a otro elemento de conmutación bipolar, de forma que si la salida del ALC es
positiva, la salida de la red ADALINE es +1; si la salida es negativa, entonces la salida
de la red ADALINE es –1.
En la figura 2 se muestra la...