Red neuronal

INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL
ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERIA MECANICA Y ELECTRICA UNIDAD PROFESIONAL CULHUACAN

REDES NEURONALES

APUNTES

GARCIA QUIROZ ADAN

MEXICO, MARZO 2008

ESIME Culhuacan, IPN

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UNIDAD 1 • Redes Neuronales Biológica y Artificial • Función de Transferencia • Clasificación de las Redes UNIDAD II • Red de Hopfield • Red LAM •Red BAM • Red de Hamming UNIDAD III • Red Perceptrón • Red Perceptrón multicapa • Red ADALINE • Red MADALINE • Red Backpropagation BIBLIOGRAFÍA. Redes Neuronales Artificiales “Fundamentos, modelos y aplicaciones” J.R. Hilera y V.J. Martinez Alfaomega ra-ma 2000 EVALUACION DEPARTAMENTAL EXAMEN PRACTICAS Primero Segundo Tercero 50% 40% 30% 40% 50% 30%

PARTICIPACIONES Y TAREAS 10% 10% 30%PRACTICAS - Nombre - Objetivo - Desarrollo teórico, Práctico - Resultados - Conclusiones individuales. Equipos de 2 o 3 personas (Calificación de las prácticas individual).

APUNTES REDES NEURONALES

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RNA (Red Neuronal Artificial)
Caracterizado por búsquedas constantes de nuevas vías para mejorar sus condiciones de vida Hombre Reduce eltrabajo en donde la fuerza es un papel principal

Construye maquinas para automatizar tareas tediosas que se realizan a mano.

En 1946 aparece la primera maquina ENIAC.

Experiencia Característica común

Implementan algoritmos para resolver multitud de problemas.

Problema que no admite un tratamiento algorítmico Clasificación de objetos con rasgos comunes.

Limitación importanteDesarrollos actuales del los científicos: Estudio de las capacidades humanas Autómatas: Maquinas que realicen mas o menos una función típica de seres humanos. RNA: Maquinas que ayuden a realizar tareas de rango intelectual. Aspectos de inteligencia humana para ser simulados mediante maquinas. Disciplina que intenta descubrir y describir Disciplina científica y técnica que se ocupa de las ideas quepermiten ser inteligentes a los ordenadores (Def. H Winston).

APUNTES REDES NEURONALES

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Rama de la computación que se encarga del razonamiento y aprendizaje con sistemas artificiales y tienen como área de investigación a los sistemas expertos, la robótica y las redes neuronales Objetivo: dotar de autentica inteligencia a lasmaquina. REDES NEURONALES. Intenta expresar soluciones de problemas complejos, como el cerebro humano, usando sistemas de computación. Se le dota a la maquina de cierta inteligencia que no es mas que la combinación de elementos simples interconectados que operan de forma paralela para resolver problemas relacionados con el reconocimiento de formas o patrones, predicción, clasificación, codificación,etc. (Emula ciertas características propias de los humanos, como la capacidad de memorizar y asociar hechos). DEFINICIONES. Una nueva forma de computación, inspirados en modelos biológicos. Un modelo matemático compuesto por un gran numero de elementos procesales organizados en niveles. Redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adoptivos) y con organizaciónjerárquica, las cuales intentan interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico. Nuevo sistema para el tratamiento de la información, cuya unidad básica de procesamiento esta inspirada en la célula fundamental “neurona”. Aprender (aprendizaje): Significa que aquellos problemas que no se puedan resolver inicialmente, pueden ser resueltos después detener más información acerca del problema. VENTAJAS DE LAS RN (SEMEJANZAS A LAS DEL CEREBRO HUMANO). Aprendizaje adoptivo: Capacidad de aprender ciertas tareas mediante un entrenamiento y poder diferenciar patrones así como también la capacidad de estar cambiando constantemente para adaptarse a nuevas condiciones. Sistemas dinámicos Adoptivos: autoajuste, cambiando. Ejemplo: Letras desde que se...