Red hebb

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  • Publicado : 22 de noviembre de 2010
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Objetivo

Diseñar e implementar una red neuronal perceptron con algoritmo en base a la regla de Hebb supervisada (Asociador Lineal) que clasifique patrones con ruido.

Antecedentes
La regla deHebb fue una de las primeras reglas de aprendizaje de las ANN. Propuesta en 1949 por Donald Hebb como un mecanismo para realizar modificación sináptica en el cerebro y desde entonces se usó para elentrenamiento de las ANN.
La regla de Hebb se puede usar en reconocimiento de patrones.
Según este sicólogo, el comportamiento se podría explicar por la acción de las neuronas (The Organization ofBehavior, 1949).
Postulado de Hebb:
“Cuando el axón de una célula A está lo suficiente cerca para excitar a una célula B y repetidamente o persistentemente toma parte en la alimentación o disparo deésta, ocurre algún proceso de crecimiento o cambio metabólico en una o las dos células tal que la eficiencia de A, como una de la células que alimenta a B, se incrementa”.
Asociador Lineal
La reglade aprendizaje de Hebb se usa en combinación con una variedad de arquitecturas de redes neurales.
Para el aprendizaje de Hebb se usará una red muy sencilla llamada asociador lineal, esta red fuepropuesta independientemente por James Anderson y Teuvo Kohonen.



La Regla de Hebb
Rescribiendo el postulado de Hebb: si dos neuronas a ambos lados de una sinápsis se activan simultáneamente,la función de la sinápsis se reforzará.
La conexión (sinápsis) entre la entrada pj y la salida ai es el peso wij. Por lo tanto, el Postulado de Hebb implicaría que si un pj positivo produce un aipositivo, entonces peso wij debería incrementarse.
Una interpretación matemática del postulado podría ser:
Wijnuevo = Wijviejo + αfi(aiq)gj(pjq)

pjq es el j-ésimo elemento del vector de entrada pq.aiq es el i-ésimo elemento del vector de salida aq (salida de la red), cuando el q-ésimo vector de entrada se le presenta a la red.
α es una constante positiva llamada la tasa de aprendizaje....
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