Rdes neuronales

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Características de las redes neuronales artificiales
   Resumen de características
   Modo de operación
   Aprendizaje supervisado
   Aprendizaje no supervisado
        Aprendizaje por componentes principales
        Aprendizaje competitivo
        Códigos demográficos
   Aprendizaje reforzado
Resumen de características
1. Aprendizaje inductivo: No se le indican las reglas para daruna solución, sino que extrae sus propias reglas a partir de los ejemplos de aprendizaje, modifican su comportamiento en función de la experiencia. Esas reglas quedan almacenadas en las conexiones y no representadas explícitamente como en los sistemas basados en conocimiento (simbólico-deductivos)
2. Generalización: Una vez entrenada, se le pueden presentar a al red datos distintos a losusados durante el aprendizaje. La respuesta obtenida dependerá del parecido de los datos con los ejemplos de entrenamiento
3. Abstracción o tolerancia al ruido: Las redes neuronales artificiales son capaces de extraer o abstraer las características esenciales de las entradas aprendidas, de esta manera pueden procesar correctamente datos incompletos o distorsionados.
4. Procesamiento paralelo:las neuronas reales trabajan en paralelo; en el caso de las redes artificiales es obvio que si usamos un solo procesador no podrá haber proceso paralelo real; sin embargo hay un paralelismo inherente, lo esencial es que la estructura y modo de operación de las redes neuronales las hace especialmente adecuadas para el procesamiento paralelo real mediante multiprocesadores (se están desarrollandomáquinas específicas para la computación neuronal).
5. Memoria distribuida: el conocimiento acumulado por la red se halla distribuido en numerosas conexiones, esto tiene como consecuencia la tolerancia a fallos: una red neuronal es capaz de seguir funcionando adecuadamente a pesar de sufrir lesiones con destrucción de neuronas o sus conexiones, ya que la información se halla distribuida portoda la red, sin embargo en un programa tradicional un pequeño fallo en cualquier punto puede invalidarlo todo y dar un resultado absurdo o no dar ningún resultado.
Modo de operación
En cualquier red neuronal cabe distinguir la fase o proceso de aprendizaje, opcionalmente una fase de test, y la fase de aplicación (recall).
El aprendizaje consiste en la presentación de patrones a la red, y lasubsiguiente modificación de los pesos de las conexiones siguiendo alguna regla de aprendizaje que trata de optimizar su respuesta, generalmente mediante la minimización del error o la optimización de alguna "función de energía". El modo de aprendizaje más sencillo consiste en la presentación de patrones de entrada junto a los patrones de salida deseados (targets) para cada patrón de entrada, por esose llama aprendizaje supervisado. Si no se le presentan a la red los patrones de salida deseados, diremos que se trata de aprendizaje no supervisado, ya que no se le indica a la red que resultados debe dar, sino que se le deja seguir alguna regla de auto-organización. Un tercer tipo de aprendizaje, a medio camino entre los anteriores, es el llamado aprendizaje reforzado, en este caso el supervisorse limita a indicar si la salida ofrecida por la red es correcta o incorrecta, pero no indica que respuesta debe dar.
Cualquiera que sea el tipo de aprendizaje usado, una característica esencial de la red es la regla de aprendizaje usada, que indica como se modifican los pesos de las conexiones en función de los datos usados en la entrada, es decir, de la historia de aprendizaje de la red. Porejemplo, entre los algoritmos de aprendizaje supervisado, la regla delta generalizada, modifica los pesos realizando en cada ciclo de aprendizaje un incremento los pesos proporcional a la tasa de variación del error respecto al peso, en sentido negativo.
El aprendizaje requiere la presentación repetida de un número relativamente amplio de ejemplos de entrenamiento hasta lograr una respuesta...
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