Redes neuronales

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE VALPARAÍSO
FACULTAD DE CIENCIAS INSTITUTO DE ESTADÍSTICA

“COMPARACIÓN TEÓRICO PRÁCTICA ENTRE MODELOS ESTADÍSTICOS Y EL PERCEPTRÓN MULTICAPA”

MEMORIA PARA OPTAR AL TITULO DE ESTADÍSTICO ISAI ORLANDO MORALES GONZÁLEZ

PROFESOR GUÍA JORGE GALBIATI RIESCO

VALPARAÍSO, 2010

Esta Memoria de título está dedicada al Sr. Francisco Javier González Nova,Quien hoy no está presente físicamente, pero sus consejos y valores estarán por siempre en mi vida.

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Agradecimientos,

A Dios, por ser siempre mi fortaleza A mis padres, a quienes les debo todo lo que soy y todo lo que tengo. A mi mami Lucy, a quien quiero y admiro profundamente A mis tíos y tías cercanas, quienes me han apoyado siempre, no sólo en forma material, tambiéntransmitiendo principios que me llenan de orgullo A mis hermanitas y mi hermano, quienes son parte importante de mi vida A mis primos y primas, quienes más que eso, son mis grandes amigos A mis compañeros y compañeras, por su compañía y ayuda cuando lo necesite A mi profesor guía de esta memoria, Dr. Jorge Galbiati Riesco por su infinita paciencia. A todos mis profesores de Carrera por enseñarme elpoder del conocimiento Y a todos lo que alguna vez han extendido, desinteresadamente, su ayuda a su servidor

Atte., Isai Orlando Morales González

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…“Si tu única herramienta es un martillo, tiendes a tratar cada problema como si fuera un clavo”…

Abraham H. Maslow, Sicólogo y Siquiatra norteamericano.

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Índice

Prólogo...................................................................................................................................... 7 Capítulo 1: Introducción a las redes neuronales artificiales ................................................... 9
1.1 Generalidades .............................................................................................................................. 10 1.2 Inspiración Biológica................................................................................................................... 12 1.3 Breve Reseña Histórica ................................................................................................................ 16 1.4 La Red Neuronal Artificial ........................................................................................................... 19 1.4.1 ModeloGenérico de una red neuronal artificial ..................................................................... 19 1.4.2 Aprendizaje o Entrenamiento de una Red Neuronal ............................................................... 22

Capítulo 2: Primeros modelos basados en redes neuronales artificiales................................24
2.1 Célula de Mc Culloch y Pitt......................................................................................................... 25 2.2 El Perceptrón ............................................................................................................................... 28 2.3 La Adalina ................................................................................................................................... 36

Capítulo 3: Elperceptrón multicapas y el algoritmo de retropropagación de los errores ....47
3.1 El perceptrón multicapa ............................................................................................................... 48 3.2 Aprendizaje en un PMC ............................................................................................................... 49 3.2.1 El Algoritmo deRetropropagación ........................................................................................ 51
3.2.1.1 Cálculo de los pesos de la penúltima capa a la capa de salida ............................................... 52 3.2.1.2 Cálculo de los pesos de las capas ocultas. ........................................................................ 54

3.3 Construcción del Perceptrón Multicapa...