Redes Neuronales

El problema de aprendizaje que vamos a tratar en este capitulo, es el uso de redes ULU con pesos ajustables que recibe el nombre de 'red neuronal' , donde partimos de un conjunto formado por vectores X de dimension n cuyas componentes son xi, i =1,.....n. Vectores pueden representar vectores de caracteristicas calculados por el subsistema perceptual de un agente reactivo. Estas acciones pueden ser obtenidas obserbando como un instructor, que conozca bien el problema, responda a dicho conjunto de entradas . las acciones que se asocian a los vectores del conjunto suelen denominarse etiquetas o clases del vector , y al conjunto , junto con las etiquetas asociadas a sus vectores , se le denomina conjunto de entrenamin¡ento. por tanto , para resolver el problema de aprendizaje, hay que encontrar la funcion ,F(x), que responda aceptablemente a los elementos del conjunto de entrenamiento.

Entrenamiento de una ULU

1. Interpretacion geometrica del funcionamiento de una ULU

Un sistema reactivo que utilice una sola ULU para el calculo de sus acciones solon podra desarrollar dos posibles acciones ,una por cada posible salida de la ULU . Una red compuesta de una sola ULU recibe el nombre de perceptron o adaline. El entrenamiento de una ULU se realizara ajustando los pesos variables hasta se consigan las salidas deseadas .

Una ULU queda definida por los valores de sus pesos y su umbral. Los pesos (w1,...,wi,.....wn) se representan por medio de lo que denominamos vector de pesos W. El umbral de una ULU se representa por la variable theta.

1.2 La dimension n+1

se han propuesto diversos metodos para el ajuste de los pesos. Vamos a adoptar el convenio de que el valor del umbral theta es siempre 0, ya que para conseguir un valor arbitrario diferente de 0 , basta aumentar la dimension de todos los vectores que forman parte del proceso en una unidad. A la componente n+1 de cada vector de entrada se le da siempre el valor de 1, y la componente n+1 del vector pesos (Wn+1) se iguala al valor negativo que queramos dar al umbral, es decir a theta.

1.3 Metodos del gradiente descendente

Una forma de abordar el problema del entrenamiento de una ULU de forma que esta responda apropiadamente a los vectores del conjunto de entrenamiento consiste en definir una funcion de error que debe minimizarse ajustando el valor de los pesos . una de las funciones de error mas usadas es la funcion de error cuadratico E=(d-f)^2 donde f es la respuesta de la ULU al vector de entrada X, D es la respuesta deseada y el sumatorio se extiende a todos los vectores del conjunto de entrenamiento .

1.4 El procedimiento de correccion del error

En este metodo no sustituiremos la funcion umbral , solo lo haremos el ajuste de los pesos cuando la ULU responda con un error ,cuando la diferencia (d-f) sea 1 o -1 teniendo en cuenta el ajuste de los pesos por el metodo de correccione de error.

MOTIVACION

La funcion que se calcula mediante este tipo de redes depende tanto la topologia de la misma como de los pesos que tiene cada ULU la redes de alimentacion directa , no poseen ciclos las entrada no dependen de la salida

ANDRES DAVIS ACOSTA

JUAN CARLOS CANO M