Red neuronal

Red Neuronal

Para el desarrollo de la red neuronal se utilizo el software de Matlap el cual ofrecía un gran apoyo para la creación de la red neuronal, en el cual se simplificabamucho la programación, ya que matlap tiene funciones especiales para la implementación de un perceptron y una red neuronal, al igual el tener un buen manejo de matrices y vectores, los cualesse les podía ingresar imágenes.
Las funciones utilizadas para el desarrollo de la aplicación fueron las siguientes
entradas = [c1, c2, c1, c3, t1, t2, t3, t1]; % entradas deentrenamiento
objetivos = eye(7); % matriz identidad
[m1,n1] = size(entradas); %tamaño de las entradas
[m2,n2] = size(objetivos); % tamaño de las salidas deseadas
ocultas = 30; % para esteejercicio serán suficientes
red = newff(minmax(entradas),[ocultas m2],{'logsig', 'logsig'},'traingdx');
red.LW{2,1} = red.LW{2,1}*0.01; % Ponemos pesos pequeños
red.b{2} = red.b{2}*0.01; %Igual para las bias
red.performFcn = 'sse'; % Función de suma para calcular el error
red.trainParam.goal = 0.01; % Máximo error permitido para dejar de entrenar
red.trainParam.show = 20;% Cada cuántos entrenamientos muestra la gráfica
red.trainParam.epochs = 5000; % Número máximo de pasadas
red.trainParam.mc = 0.95; % Momento
[red,tr] = train(red,entradas,objetivos);% Entrenamos la red
sim(red, test1) %Realizamos una simulación:

De esta forma tenemos nuestra red neuronal, en la cual no es necesario tener conocimientos de programación, ya que esuna simple configuración para el uso de la red neuronal.
Después de configurar la red neuronal, comenzamos a desarrollar el programa, el cual consiste en:
 Entrenar la red neuronal conunas matrices de imágenes de números.
 Lectura de el numero del cual se desea clasificar.
 Graficar la tasa de entrenamiento.
 Obtener resultados de W de cada una de las salidas.