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- 1La funcionalidad de las neuronas se determina mediante......la naturaleza de su función de activación, sus principales propiedades, su plasticidad y flexibilidad, su capacidad para aproximar una función que debe deaprenderse.
- 2El modelo de neurona de McCullogh-Pitts IMPULSOSInterpretados como tasas de activación
- 3El modelo de neurona de McCullogh-Pitts FUERZA DE LA SINAPSISPesos sinápticos o pesos de las conexiones de la red
- 4El modelo de neurona de McCullogh-Pitts EXCITACIÓNProducto positivo entre la tasa del impulso
de entrada y el peso sináptico correspondiente - 5El modelo de neurona de McCullogh-Pitts INHIBICIÓNProducto negativo entre la tasa del impulso de entrada y el peso sináptico correspondiente.
- 6La salida de una neurona de umbral ...... es binaria, mientras que las entradas pueden ser binarias o continuas.
- 7El aprendizaje de una neurona (o de una red) es:el proceso de su adaptación a la identificación automática de la clase de pertenencia de todos los vectores del conjunto de entrenamiento, la cual se basa en el análisis de estos vectores:
sus componentes forman el conjunto de
neuronas de entrada de la red. - 8¿Qué tipo de funciones puedo representar con una ANN?El conjunto de funciones
"suaves" - 9Las redes Feed-Forward-Eliminan la dinámica interna
-Utilizan una transformación estática de entrada-salida
-Su uso se extiende a aplicaciones y modelos neuro-fuzzy (ANN+lógica difusa)
-Mayor desarrollo teórico y experiencia práctica - 10Métodos de AprendizajeDada la estructura de red, es el procedimiento de modificación de
sus parámetros para lograr el comportamiento deseado de la
misma.
La estructura también puede ser aprendida. - 11M.A. SupervisadoExiste un tutor que me dice lo que la red debe hacer.
Ej. reproducir transformación entrada salid - 12M.A. No SupervisadoGenerar clasificación propia del conjunto de patrones.
Ej. clustering - 13M.A. ReforzadoAprendizaje basado en una señal de evaluación.
Ej. Ajedrez. Perder/Ganar. - 14De acuerdo a que se diferencia entre aprendizaje offline-onlineDe acuerdo a las diferentes formas de adaptar la red según como se usa la información del entrenamiento.
- 15Aprendizaje OFF-line (batch)Adaptación de parámetros de la red tomando el conjunto total de patrones de ent. (época).
Problemático en muchos casos. - 16Aprendizaje ON-line (recursivo)Adaptación de parámetros a medida que los patrones son usado por la red.
Problema de olvido de patrones viejos. - 17Aprendizaje intermedioAdaptación cada k patrones (batch size)
- 18OPTIMIZACIÓNExiste un error asociado al comportamiento deseado de la red. Utilizamos la adaptación de los parametros de nuestra ANN, para optimizar esta función de error.
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- Karteikarten am Ohne Titel, erstellt von jesus martinez am 20/11/2022.
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- jesus martinez
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