Codificación de los datos de entrada.

Codificación de los datos de entrada.

1. Una red neuronal calcula una salida de los datos tienen que ser codificados para hallar valores apropiados para representar las características simbólica.

   • Dos tipos de variables para decodificar.
     • Variables o atributos numéricos
       • Son aquel que puede tomar cualquier valor dentro de un cierto intervalo [a, b]; donde a puede ser -∞ (menos infinito) y b, ∞ (infinito).
         • Por ejemplo
           • El peso puede medirse en libras; entonces cualquier valor entre [0, ∞) está permitido.
     • Variables o atributos simbólicos
       • Son aquellos que se dividen el intervalo [a, b] de una variable numérica dentro de subintervalos, podemos confeccionar un atributo continuo pseudodiscreto.
         • Por ejemplo
           • Ahora si los pesos son dados por un cierto número de términos, semejantes a: alto o bajo.
   • Codificación de los atributos numéricos.
     • Los datos son codificados dentro de un intervalo, [0.0 + buffer de baja, 1.0 – buffer de alta], por medio de una función lineal.
       • Los buffer (amortiguadores) son usados cuando se trabaja con series de tiempo, para conducir a un conjunto de valores por encima de 0.0 y por debajo de 1.0, cuando se utiliza un salto de 0.0 a 1.0
         • Por ejemplo
           • Se debe encontrar la ecuación que describa la función de transformación; a la cual llamaremos “t” y se escribe como sigue:
   • Codificación de los atributos simbólicos.
     • Se codifica adjuntando una neurona en la capa de entrada. Si hay n valores simbólicos, n neuronas serán necesarias.
       • Para cada una de ellas con un conjunto de entradas permitido: {0, 1} (o {-1, 1}). Por este motivo, se utilizan neuronas binarias.
         • Por ejemplo
           • La edad sólo puede tomar un valor de entrada, la neurona estática para cada edad recibe una entrada de 1 (en el ejemplo: N1), mientras que todas las demás tendrán una entrada igual a 0.
   • Resumen de los procedimientos de codificación.
     • El procesamiento de codificación consiste en variables numéricas numéricos así como variables simbólicas sin orden y con orden a las cuales son importantes las variables pseudodiscretas
       • Variables numéricas
         • Valores numéricos
           • Procedimiento de función de transformación lineal
             • Una neurona
       • Variables simbólicas
         • Sin orden
           • n valores simbólicos
             • Cada valor simbólico se corresponde con una neurona de entrada binaria.
               • n neurona
             • Cada valor simbólico se codifica como un segmento del intervalo de codificación.
               • Una neurona
         • Con orden
       • Variables pseudodiscretas
         • Numéricos, pero dividido dentro de T subintervalos
           • Cada subintervalo corresponde a una neurona binaria.
             • T numero de neuronas

Imágenes y archivos del mapa