Redneuronal
Páginas: 4 (850 palabras)
Publicado: 8 de mayo de 2012
Universidad Nacional del Altiplano E.P. de Ingeniería de Sistemas Laboratorio de Inteligencia Artificial Práctica: Introducción a las Redes Neuronales
En esta práctica utilizaremos el toolbox deneuronales que viene incorporado en la instalación de MATLAB (Neural Network Toolbox).
1.1 Aprendiendo la función XOR
Para comprender mejor las redes neuronales vamos a ver un ejemplo que resuelve lafunción XOR:
Necesitamos una red neuronal con dos neuronas de entrada y una de salida. Como la función XOR no es un problema separable linealmente, intentaremos resolver el problema con una capaoculta en la que colocaremos dos neuronas. El modelo de neurona que utiliza matlab, existen dos posibilidades con o sin bias:
Existen diferentes funciones de activación de las neuronas:
Ing. MGCarlos Boris Sosa Maydana
De tal forma que el modelo de red neuronal que utiliza matlab es el siguiente:
Para crear la red utilizaremos la función newff (fed-forward). Es una red que se propagahacia-adelante.
>> help newff >> net = newff([0 1; 0 1],[2 1],{'logsig','logsig'})
Ing. MG Carlos Boris Sosa Maydana
Como parámetros necesita el rango de valores de las neuronas de entrada ([01; 0 1]), el número de celdas en la capa oculta y en la de salida ([2 1]) y la función de activación de cada capa ({‘logsig’,’logsig’})
Vamos a ver cómo es de “buena” la red sin entrenar.Necesitamos una matriz con las entradas. Las entradas de la red son las columnas de la matriz. Si queremos una matriz con las entradas: “1 1”, “1 0”, “0 1” y “0 0” debemos escribir. Los vectores de entrada ala red deben ser vectores columna, por tanto hacemos una matriz con los 4 vectores de entrada:
>> input = [1 1 0 0; 1 0 1 0]
Veamos qué salidas obtenemos si le damos esta entrada a la red:
>>output=sim(net,input) output = 0.3394 0.0659 0.0769 0.1025
La función sim se utiliza para simular la red y así calcular las salidas. La salida no es muy buena. Lo deseable era (0 1 1 0) y nos hemos...
En esta práctica utilizaremos el toolbox deneuronales que viene incorporado en la instalación de MATLAB (Neural Network Toolbox).
1.1 Aprendiendo la función XOR
Para comprender mejor las redes neuronales vamos a ver un ejemplo que resuelve lafunción XOR:
Necesitamos una red neuronal con dos neuronas de entrada y una de salida. Como la función XOR no es un problema separable linealmente, intentaremos resolver el problema con una capaoculta en la que colocaremos dos neuronas. El modelo de neurona que utiliza matlab, existen dos posibilidades con o sin bias:
Existen diferentes funciones de activación de las neuronas:
Ing. MGCarlos Boris Sosa Maydana
De tal forma que el modelo de red neuronal que utiliza matlab es el siguiente:
Para crear la red utilizaremos la función newff (fed-forward). Es una red que se propagahacia-adelante.
>> help newff >> net = newff([0 1; 0 1],[2 1],{'logsig','logsig'})
Ing. MG Carlos Boris Sosa Maydana
Como parámetros necesita el rango de valores de las neuronas de entrada ([01; 0 1]), el número de celdas en la capa oculta y en la de salida ([2 1]) y la función de activación de cada capa ({‘logsig’,’logsig’})
Vamos a ver cómo es de “buena” la red sin entrenar.Necesitamos una matriz con las entradas. Las entradas de la red son las columnas de la matriz. Si queremos una matriz con las entradas: “1 1”, “1 0”, “0 1” y “0 0” debemos escribir. Los vectores de entrada ala red deben ser vectores columna, por tanto hacemos una matriz con los 4 vectores de entrada:
>> input = [1 1 0 0; 1 0 1 0]
Veamos qué salidas obtenemos si le damos esta entrada a la red:
>>output=sim(net,input) output = 0.3394 0.0659 0.0769 0.1025
La función sim se utiliza para simular la red y así calcular las salidas. La salida no es muy buena. Lo deseable era (0 1 1 0) y nos hemos...
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