Red de Hopfield

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Resumen— El siguiente trabajo se evidencia el entrenamiento de una Red Neuronal Artificial, que como característica tiene 3 neuronas de capa entrada, 3 neuronas de capa oculta y 2 neuronas decapa de salida. Trabajando con una función de activación Sigmoidal, con el fin de reconocer algunos colores especificados por el usuario. La implementación de la misma se desarrolla en el softwareMATLAB, evidenciando código y simulación de la misma.

Índice de Términos—Backpropagatión, Entrenamiento, Factor de activación, Factor de aprendizaje, Red.


I. INTRODUCCIÓN
Una red neuronalartificial es un paradigma de aprendizaje en el cual se trabaja un sistema de interconexión de unas neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. El siguiente diseño se implementacon el fin de reconocer estímulos enfocados a los colores según especificados, encaminado en un aprendizaje supervisado como lo es la propagación hacia atrás (Backpropagation), para esto se hacebuena utilización del software MATLAB, corroborando dicho algoritmo y funcionamiento del mismo.
II. OBJETIVOS
A. OBJETIVO GENERAL

Diseñar e implementar una red neuronal artificial para identificarcolores utilizando un aprendizaje supervisado como lo es el Backpropagation.
B. OBJETIVOS ESPECIFICOS

Analizar el comportamiento de una red neuronal artificial.

Realizar cálculos pertinentespara obtener un buen desarrollo en el algoritmo.
Estudiar el proceso de aprendizaje que se obtiene de la red con el funcionamiento a obtener.
Hacer buen uso del software en el cual se implementael algoritmo.
III. MARCO TEORICO

RED NEURONAL ARTIFICIAL
Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. En inteligenciaartificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

Una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de...