redes neuronales
Páginas: 2 (279 palabras)
Publicado: 2 de noviembre de 2013
Capítulo 5: Otros modelos de redes neuronales
Redes neuronales realimentadas. Los modelos que hemos visto hasta ahorita son básicamente de tipo unidireccional(feedforward), en los cuales la ausencia de realimentación hace que la información se propague en un único sentido (de las entradas a las salidas).
La Información se propagará tanto haciadelante como hacia atrás, comportándose, por lo tanto, como un sistema dinámico, de difícil análisis, en general. La respuesta de la red realimentada en ocasiones se estabilizarátras un determinado número de iteraciones, convergiendo a un estado estable, punto fijo o atractor.
Modelo Hopfield. La arquitectura de la red de Hopfield consistebásicamente en una única capa de neuronas donde cada una se conecta con todas las demás.
Memoria asociativa. En los computadores convencionales la mayor parte de la memoria es de accesodirecto. El número de orden que se asigna a cada casilla se denomina dirección de memoria.
Función energía de la red. Supongamos el modelo original de hopfield discreto, conneuronas tipo umbral de salida {0,1} y dinámica asíncrona, por la cual en cada iteración la neurona a la que le corresponde actualizar su estado según es elegida aleatoriamente.Regla de Hebb. La regla de Hebb no actúa incrementalmente, sino que de forma directa proporciona la matriz de pesos sinápticos de la red.
Energía de la red analógica. Con lasneuronas del modelo de hopfield de neurona analógica es similar a la del caso discreto solo que el término de los umbrales queda sustituido por el de las intensidades extremas.LVQ (Redes de Cuantizacion Vectorial). Es un modelo supervisado introducido por Kohonen a finales de los años ochenta para llevar a cabo tareas de clasificación de patrones.
Capítulo 5: Otros modelos de redes neuronales
Redes neuronales realimentadas. Los modelos que hemos visto hasta ahorita son básicamente de tipo unidireccional(feedforward), en los cuales la ausencia de realimentación hace que la información se propague en un único sentido (de las entradas a las salidas).
La Información se propagará tanto haciadelante como hacia atrás, comportándose, por lo tanto, como un sistema dinámico, de difícil análisis, en general. La respuesta de la red realimentada en ocasiones se estabilizarátras un determinado número de iteraciones, convergiendo a un estado estable, punto fijo o atractor.
Modelo Hopfield. La arquitectura de la red de Hopfield consistebásicamente en una única capa de neuronas donde cada una se conecta con todas las demás.
Memoria asociativa. En los computadores convencionales la mayor parte de la memoria es de accesodirecto. El número de orden que se asigna a cada casilla se denomina dirección de memoria.
Función energía de la red. Supongamos el modelo original de hopfield discreto, conneuronas tipo umbral de salida {0,1} y dinámica asíncrona, por la cual en cada iteración la neurona a la que le corresponde actualizar su estado según es elegida aleatoriamente.Regla de Hebb. La regla de Hebb no actúa incrementalmente, sino que de forma directa proporciona la matriz de pesos sinápticos de la red.
Energía de la red analógica. Con lasneuronas del modelo de hopfield de neurona analógica es similar a la del caso discreto solo que el término de los umbrales queda sustituido por el de las intensidades extremas.LVQ (Redes de Cuantizacion Vectorial). Es un modelo supervisado introducido por Kohonen a finales de los años ochenta para llevar a cabo tareas de clasificación de patrones.
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