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Untitled

jesus martinez Spanish 18 cards

Cards in this deck (18)

  1. 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.
  2. 2El modelo de neurona de McCullogh-Pitts IMPULSOSInterpretados como tasas de activación
  3. 3El modelo de neurona de McCullogh-Pitts FUERZA DE LA SINAPSISPesos sinápticos o pesos de las conexiones de la red
  4. 4El modelo de neurona de McCullogh-Pitts EXCITACIÓNProducto positivo entre la tasa del impulso
    de entrada y el peso sináptico correspondiente
  5. 5El modelo de neurona de McCullogh-Pitts INHIBICIÓNProducto negativo entre la tasa del impulso de entrada y el peso sináptico correspondiente.
  6. 6La salida de una neurona de umbral ...... es binaria, mientras que las entradas pueden ser binarias o continuas.
  7. 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. 8¿Qué tipo de funciones puedo representar con una ANN?El conjunto de funciones
    "suaves"
  9. 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
  10. 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.
  11. 11M.A. SupervisadoExiste un tutor que me dice lo que la red debe hacer.
    Ej. reproducir transformación entrada salid
  12. 12M.A. No SupervisadoGenerar clasificación propia del conjunto de patrones.
    Ej. clustering
  13. 13M.A. ReforzadoAprendizaje basado en una señal de evaluación.
    Ej. Ajedrez. Perder/Ganar.
  14. 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.
  15. 15Aprendizaje OFF-line (batch)Adaptación de parámetros de la red tomando el conjunto total de patrones de ent. (época).
    Problemático en muchos casos.
  16. 16Aprendizaje ON-line (recursivo)Adaptación de parámetros a medida que los patrones son usado por la red.
    Problema de olvido de patrones viejos.
  17. 17Aprendizaje intermedioAdaptación cada k patrones (batch size)
  18. 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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Flashcards on Untitled, created by jesus martinez on 20/11/2022.
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jesus martinez
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