Perceptron

PERCEPTRÓN
OBJETIVO GENERAL:
Construir una planta discreta, mediante el uso de Matlab Simulink para Analizar el
comportamiento de la red neuronal más sencilla (Perceptrón), empleando el paradigma de
aprendizaje supervisado y utilizando un algoritmo basado en el gradiente descendente del error
de aproximación.

OBJETIVOS PARTICULARES:



Minimizar el índice de desempeño en función delvalor de los pesos sinápticos
.
Visualizar las dos mejoras que se proponen para el algoritmo del Perceptrón:
1. Mediante un término adicional alfa (α)constante y variable por medio de la regla delta
de aprendizaje
2. Empleando un termino de aprendizaje variable η (k).

INTRODUCCIÓN:
El perceptrón fue la primer red neuronal que causo un impacto significativo sobre una gran
comunidad,particularmente entre los ingenieros, quienes se emocionaron e intrigaron con las
aplicaciones prácticas posibles de una máquina aprendiz real. El perceptrón fue propuesto por
Frank Rosenblatt en 1958 en un reporte técnico ampliamente distribuido por el laboratorio
aeronáutico de Cornell.
Él y otros colegas que realizaban investigaciones sobre el perceptrón en esa era, a menudo
sostenían que losperceptrones podían hacer demasiado, casi cualquier cosa. Aunque también
tenían algunas limitaciones teóricas serias, que fueron señaladas por Minsky y Parpert (1969) en
su bien conocido libro Perceptrons.
La década de los setentas supuestamente fue el Obscurantismo para las redes neurales, y el
interés en la comunidad de ingenieros en general no revivió sino hasta principios de los ochentas.Esto condujo a que muchos proclamaran el renacimiento y el redescubrimiento de algo que
realmente nunca fue.
No hay un solo modelo del perceptrón. Numerosas variantes fueron propuestas y estudiadas
durante más de una década: máquinas con múltiples capas, reglas de aprendizaje de una variable
de complejidad, y complejas arquitecturas de retroalimentación. Algunas de estas arquitecturas
mássofisticadas, contenían ideas que apenas ahora están siendo redescubiertas.

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MARCO TEÓRICO:
UNIDADES DE LOGICA DE UMBRAL
El perceptrón utiliza elementos altamente no lineales. El elemento básico de cómputo en el
perceptrón es un dispositivo conocido en la literatura temprana como la unidad de lógica umbral
ULU.
La ULU forma la suma de las actividades de los patrones de entrada por lasponderaciones; esto
es, el familiar producto interno entre el patrón de entrada y las fuerzas de conexión. Esta versión
de la neurona tiene una segunda etapa no lineal en la que la salida puede tomar tan solo uno de
los dos valores. Los valores de salida a menudo son 0 y +1 en los primeros trabajos, pero +1 y -1 a
menudo hacen que el sistema sea más fácil de analizar. Las ULUs tienen un umbral0, sugerido por
el umbral de las neuronas reales. La regla de salida de la ULU básica, dada por el vector con el
patrón de entrada, x, es:
Salida ULU = +1 si ∑ [ ] [ ]
Salida ULU = +1 si ∑ [ ] [ ]

ARQUITECTURA DEL PERCEPTRÓN
Rosenblatt y colaboradores asumían varias capas de ULUs, con complejos conjuntos de
interacciones entre ellos. El perceptrón empezaba con una superficie sensorial, amenudo
conocida como una retina en la literatura, que se conectaba a una segunda capa, la capa de
asociación (capa A). Las conexiones del modelo de la retina a la capa A podían ser aleatorias o
tener una conectividad localizada. Es importante darse cuenta de cada unidad en la capa A,
únicamente percibían un subconjunto de las células en la retina.
Por tanto, cada unidad de la capa A estabacalculando una función diferente de la imagen de la
retina del modelo. Rosenblatt ponía un considerable peso teórico en este punto, igual que lo
hicieron Minsky y Papert en su análisis de los perceptrones.
La capa A estaba recíprocamente conectada a una tercera capa, la capa de respuesta (capa R). Las
unidades en la capa A se conectaban a las unidades de la capa R, y viceversa. Las conexiones...