Red neuronal backpropagation

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ECONOMIA COMPUTACIONAL
Modelo de red neuronal
BACKPROPAGATION
Antecedentes
* La regla de aprendizaje del Perceptrón de Rosenblatt y el algoritmo LMS de Widrow y Hoff fueron diseñados para entrenar redes de una sola capa. Estas redes tienen la desventaja que solo pueden resolver problemas linealmente separables, fue esto lo que llevo al surgimiento de las redes multicapa para sobrepasaresta dificultad en las redes hasta entonces conocidas.
* El primer algoritmo de entrenamiento para redes multicapa fue desarrollado por Paul Werbos en 1974.
* Se desarrolló en un contexto general, para cualquier tipo de redes, siendo las redes neuronales una aplicación especial.
* Fue solo hasta mediados de los años 80 cuando el algoritmo Backpropagation o algoritmo de propagacióninversa fue redescubierto al mismo tiempo por varios investigadores, David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronal Williams, David Parker y Yann Le Cun.
* El algoritmo se popularizó cuando fue incluido en el libro "Parallel Distributed Processing Group" por los sicólogos David Rumelhart y James McClelland. La publicación de este libro trajo consigo un auge en las investigaciones con redesneuronales, siendo la Backpropagation una de las redes más ampliamente empleadas.
* Uno de los grandes avances logrados con la Backpropagation es que esta red aprovecha la naturaleza paralela de las redes neuronales para reducir el tiempo requerido por un procesador secuencial para determinar la correspondencia entre unos patrones dados. Además el tiempo de desarrollo de cualquier sistema que seeste tratando de analizar se puede reducir como consecuencia de que la red puede aprender el algoritmo correcto sin que alguien tenga que deducir por anticipado el algoritmo en cuestión
* La mayoría de los sistemas actuales de computo se han diseñado para llevar a cabo funciones matemáticas y lógicas a una velocidad que resulta asombrosamente alta para el ser humano.
* Parasolucionar problemas de reconocimiento de patrones en entornos ruidosos, característica que incluso dentro de un espacio de entrada relativamente pequeño, puede llegar a consumir mucho tiempo donde el problema es la naturaleza secuencial del propio computador; el ciclo tomar – ejecutar de la naturaleza Von Neumann solo permite que la máquina realice una operación a la vez.
* En la mayoría delos casos, el tiempo que necesita la máquina para llevar a cabo cada instrucción es tan breve (típicamente una millonésima de segundo) que el tiempo necesario para un programa, así sea muy grande, es insignificante para los usuarios. Sin embargo, para aquellas aplicaciones que deban explorar un gran espacio de entrada o que intentan correlacionar todas las permutaciones posibles de un conjunto depatrones muy complejo, el tiempo de computación necesario se hace bastante grande.
* Lo que se necesita es un nuevo sistema de procesamiento que sea capaz de examinar todos los patrones en paralelo. Idealmente ese sistema no tendría que ser programado explícitamente, lo que haría es adaptarse a sí mismo para aprender la relación entre un conjunto de patrones dado como ejemplo y ser capaz deaplicar la misma relación a nuevos patrones de entrada. Este sistema debe estar en capacidad de concentrarse en las características de una entrada arbitraria que se asemeje a otros patrones vistos previamente, sin que ninguna señal de ruido lo afecte. Este sistema fue el gran aporte de la red de propagación inversa, Backpropagation.
* La Backpropagation es un tipo de red de aprendizajesupervisado, que emplea un ciclo propagación – adaptación de dos fases. Una vez que se ha aplicado un patrón a la entrada de la red como estímulo, este se propaga desde la primera capa a través de las capas superiores de la red, hasta generar una salida. La señal de salida se compara con la salida deseada y se calcula una señal de error para cada una de las salidas.
* Las salidas de error...
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