Preguntas Sem 4

Preguntas:
1. Describir paso a paso el algoritmo de entrenamiento del Perceptron Monocapa (SLP). Utilizar dos fuentes diferentes.decsai.ugr.es/~castro/MCII/Aprendizaje%20Perceptron.pdf
Juan Luis Castro Peña 
Curso 2010/2011
GRANADA, ESPAÑA


Según (Castro, 2011)
PASO 1: Inicialización de variables
I=0;
Para i=1..n+1
W[i]=(muy importante que el nº sea aleatorio,
distinto en cada ejecución)
T=false
PASO 2: Bucle de iteraciones
Mientras (I < NºMaxIteraciones) y (no T)
Paso 2.1: Bucle de paso por todos losejemplos
Abrir()
K=0
Mientras no este en el final del fichero
2.1.0 Leer valores del ejemplo
Leer(x[i] (i=1..n), y)
2.1.1 Calcular error en ese ejemplo
SP = W[n+1] +Σ x[i] * W[i] (salida del perceptrón con la entrada del ejemplo h)
Si SP < 0, entonces SP= 0, en otro caso SP=1
Error = y - SP (diferencia entre el valor de y en el ejemplo h y SP)
2.1.2Actualizar los pesos según el error de ese ejemplo
2.1.2.1 Actualizar los pesos de las entradas
Para cada i=1..n
W[i] = W[i] + x[i]*Error
2.1.2.2 Actualizar el bias (= -umbral)W[n+1]=W[n+1] + Error
2.1.3 Incrementar contador de ejemplos
k=k+1
Cerrar()
Paso 2.2.: Ver si el vector de pesos es correcto
T= True
Abrir()
Mientras( no este en el final del fichero y T)
Leer(x[i] (i=1..n), y)
SP = W[n+1] + Σ x[i] * W[i]
Si SP < 0, entonces SP= 0, en otro caso SP=1
Error = y – SP
Si Error ≠ 0, T = FalseCerrar()
Paso 2.3.: Incrementar el contador de iteraciones
I=I+1
PASO 3: Salida
Escribe( “El perceptrón aprendido es el de pesos:” )
Para i=1..n
Escribe(“ W”,i,”=”,W[i])Escribe(“Con bias =”, W[n+1])




2. Elaborar el Diagrama de Flujo del Algoritmo del SLP, con el programa DFDv1.1.
3. Describir 10 aplicaciones del SLP.
4. Enumerar las desventajas de SLP.

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