Guia Redes Neuronales SOM

Guía de Trabajos Prácticos – Redes Neuronales Artificiales: Mapas de Auto Organización

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GUÍA DE TRABAJOS PRÁCTICOS DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES
MAPAS DE AUTO ORGANIZACIÓN1. TEMAS A TRATAR
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Conceptos básicos de redes neuronales artificiales.
Algoritmos de entrenamiento de mapas de auto organización.
Resolución de problemas relacionados.

2. OBJETIVOS
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•Comprender los conceptos relacionados con redes neuronales artificiales.
Comprender e implementar algoritmos de entrenamiento de mapas de auto organización.

3. REVISIÓN TEÓRICA
Los seres humanos tienen lahabilidad única de usar sus experiencias pasadas para adaptarse a
cambios no predecibles de su entorno. En el contexto de sistemas de aprendizaje, esta adaptación que
no involucra un maestro externo sedenomina auto organización.
En una RNA de auto-organización los nodos en una vecindad compiten en su activación por medio de
interacciones laterales mutuas, y se convierten adaptativamente endetectores específicos de diferentes
patrones de entrada. Este tipo de aprendizaje es competitivo, no supervisado y de auto-organización.
El sistema neuronal mas representativo en esta categoría es la red deKohonen o mapa de auto
organización (Self Organization Maps, SOM); en este tipo de redes los nodos están ubicados formando
una grilla que puede ser lineal o bidimensional como la red de 3x3 nodosmostrada en la figura 1.

Figura 1 - Mapa de auto organización o red de Kohonen

En este tipo de redes solamente un nodo o grupo de nodos proveen la respuesta activa para la entrada
en ese momento, lasubicaciones de las respuestas tienden a ordenarse para diferentes patrones de
entrada. La ubicación espacial de los nodos en la red corresponde a un dominio particular de los
patrones de entrada, cadanodo o grupos de nodos actúan como un decodificador de la entrada.
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