Redes Neuronales

Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensura Trabajo Final de Aplicación

SIMULACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES Una Aplicación Didáctica

Alumna: Anita del C. Alegre López - L.U.: 25.014 Prof. Coordinador: Agr. Castor Herrmann Prof. Orientadora: Mgter. Sonia I. Mariño Licenciatura en Sistemas Corrientes - Argentina 2003

A mi niñitaVictoria.

Prefacio
Unas de las múltiples técnicas que emplea la Inteligencia Arti…cial para simular el comportamiento inteligente de los seres humanos, son las denominadas Redes Neuronales Arti…ciales. Las mismas seducen a profesionales de distintas disciplinas por el gran potencial que ofrecen para resolver problemas complejos. El principal objetivo de este Trabajo Final de Aplicación es estudiare investigar el modo de aprendizaje de las redes neuronales y sus aplicaciones didácticas. Por esta razón se presentan los algoritmos más conocidos que ellas utilizan. En las redes neuronales el conocimiento se incorpora mediante el aprendizaje a partir de ejemplos. Se ha desarrollado un software de simulación en el cual se implementa como método de aprendizaje supervisado el Algoritmo deRetropropagación. Para ello se ha recurrido a la técnica del Ciclo de Vida del Software, dedicando la etapa inicial a la investigación y estudio del problema, para luego pasar a la etapa de diseño e implementación. En ésta se optó por el lenguaje orientado a objetos Java, por su robustez, y también por su capacidad de manejar hilos de ejecución y su arquitectura neutra (multiplataforma). A continuación sedescribirá el contenido de este Trabajo Final de Aplicación. El capítulo 1 comienza introduciendo ideas básicas sobre las Redes Neuronales, fundamentales para comprender la simulación desarrollada. En el capítulo 2 se presenta el lenguaje de programación Java. En el capítulo 3 se hace una introducción a la preparación de documentos con LaTeX. En el capítulo 4 se presenta el Sistema de Sumulaciónde Redes Neuronales Arti…ciales, y …nalizando, en el capítulo 5 se exponen las conclusiones a las que se ha llegado. Anita del C. Alegre López Licenciatura en Sistemas Universidad Nacional del Nordeste

Índice General
1 Redes Neuronales 1.1 Introducción a las Redes Neuronales . . . . . . . . . . . . 1.2 Inspiración en la Neurociencia . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Componentes de lasRedes Neuronales . . . . . . . . . . . 1.3.1 Neuronas: Unidades Procesadoras . . . . . . . . . 1.3.2 Funciones de activación más populares . . . . . . . 1.3.3 Arquitecturas de Redes . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Validación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6 Redes de Retro-propagación . . . . . . . . . . . .. . . . . 1.6.1 Algoritmos de Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . 1.7 Perceptrones Multi-Capa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.1 El Algoritmo de Retro-propagación . . . . . . . . . 1.7.2 Algoritmo de retro-propagación (propagación hacia 1.8 Otras arquitecturas de redes . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.8.1 La Red Neuronal de Hop…eld . . . . . . . . . . . . 1.8.2 Redes NeuronalesCompetitivas . . . . . . . . . . . 2 Java 2.1 Introducción a Java . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Qué es Java 2 . . . . . . . . . . . . . 2.2 El Entorno de Desarrollo Java . . . . . . . . 2.2.1 El compilador de Java . . . . . . . . 2.2.2 La Java Virtual Machine . . . . . . 2.2.3 Las variables PATH y CLASSPATH 2.3 Nomenclatura en Java . . . . . . . . . . . . 2.4 Estructura General de un Programa Java .2.5 Conceptos Básicos . . . . . . . . . . . . . . 2.5.1 Clase . . . . . . . . . . . . . . . . . vii . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . 1 . . . 3 . . . 4 . . . 5 . . . 7 . . . 9 . . . 12 . . . 13 . . . 14 . . . 15 . . . 17 . . . 18 atrás) 21 . . . 22 . . . 22 . . ....