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t14s-neuronales - Tema 14: Redes Neuronales Abdelmalik...

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Unformatted text preview: Tema 14: Redes Neuronales Abdelmalik Moujahid, I˜naki Inza, Pedro Larra˜naga Departamento de Ciencias de la Computaci´on e Inteligencia Artificial Universidad del Pa´ ıs Vasco http://www.sc.ehu.es/isg/ Tema 14: Redes Neuronales– p. 1/49 Contenido • Introducción • Sistema Neuronal Artificial • El Asociador Lineal • El Perceptrón Simple • La Adalina • El Perceptrón Multicapa Tema 14: Redes Neuronales– p. 2/49 Introducción • Redes neuronales (artificiales) paradigma muy popular en Inteligencia Computacional • En el tema se verán diferentes modelos para clasificación supervisada • Alta capacidad de predecir correctamente la clase • Baja transparencia Tema 14: Redes Neuronales– p. 3/49 Introducción Estructura de una neurona biológica Tema 14: Redes Neuronales– p. 4/49 Introducción Sinapsis: Conexión entre el axón de una neurona y la dendrita de otra cercana por donde se transmite un impulso nervioso Tema 14: Redes Neuronales– p. 5/49 Introducción • 100 · 10 6 neuronas en el cerebro. Procesadores de información • Neurona: • Cuerpo celular o soma (10 a 80 micras) • Del soma surge un árbol de ramificaciones (árbol dendrítico) • Del soma parte una fibra tubular (axón) (100 micras hasta el metro) • El axón se ramifica en su extremo para conectarse con otras neuronas Tema 14: Redes Neuronales– p. 6/49 Sistema Neuronal Artificial Neurona como procesador de información: • Dendritas canal de entrada de información • Soma como órgano de cómputo • Axón como canal de salida. Recibe impulso de unas 10000 neuronas. Envia impulso a cientos de neuronas • Algunas neuronas reciben información del exterior Tema 14: Redes Neuronales– p. 7/49 Sistema Neuronal Artificial Tres conceptos clave a emular: • Procesamiento paralelo • Intervención de miles de millones de neuronas • Memoria distribuida • En un computador la información está en posiciones de memoria bien definidas • En redes neuronales biológicas la información está distribuida por la sinapsis de la red • Redundancia para evitar pérdida de información al resultar dañada una sinapsis • Adaptabilidad al entorno • Por medio de la información de las sinapsis • Aprender de la experiencia • Posible generalizar conceptos a partir de casos particulares Tema 14: Redes Neuronales– p. 8/49 Sistema Neuronal Artificial El modelo estándard de neurona artificial Rumelhart y McClelland (1986) y McClelland y Rumelhart (1986) Sistema global de proceso de una red neuronal Tema 14: Redes Neuronales– p. 9/49 Sistema Neuronal Artificial El modelo estándard de neurona artificial Rumelhart y McClelland (1986) y McClelland y Rumelhart (1986) Modelo de neurona artificial standard Tema 14: Redes Neuronales– p. 10/49 Sistema Neuronal Artificial • Conjunto de entradas X j y unos pesos sinápticos w ij , con j = 1 ,...,n • Regla de propagación h i ( x 1 ,...,x n ,w i 1 ,...,w i n ) = ∑ n j =1 w ij x j θ i umbral, el cual se acostumbra a restar al potencial...
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This note was uploaded on 07/09/2009 for the course FIECS EC314 taught by Professor Ciriloalvarez during the Spring '09 term at Peru State.

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