Elementos de las RNA

Comienza Ya. Es Gratis
ó regístrate con tu dirección de correo electrónico
Elementos de las RNA por Mind Map: Elementos de las RNA

1. Mecanismo de aprendizaje

1.1. Proceso por el cual una red neuronal modifica sus pesos en respuesta a una información de entrada.

1.1.1. APREDNIZAJE SUPERVISADO

1.1.1.1. Ajustar los pesos de las conexiones de la red en función de la diferencia entre los valores deseados y los obtenidos en la salida de la red,

1.1.2. APREDNIZAJE NO SUPERVISADO

1.1.2.1. Ajuste de los pesos de las conexiones de acuerdo con la correlación de los valores de las dos neuronas conectadas

2. Asociación

2.1. Redes heteroasociativas

2.1.1. La red aprende parejas de datos [(A1,B1), (A2,B2),....(An,Bn)].

2.1.2. Cuando se le presente determinada información de entrada Ai responda con la salida correspondiente Bi.

2.1.3. Al asociar informaciones de entrada con diferentes informaciones de salida, precisan al menos de 2 capas

2.1.3.1. Una para captar y retener la información de entrada y otra para mantener la salida con la información asociada.

2.2. Redes autoasociativas

2.2.1. La red aprende ciertas informaciones A1, A2, .., An de forma que cuando se le presenta una información de entrada realizará una autocorrelación

2.2.2. Este tipo de redes pueden implementarse con una sola capa de neuronas

3. Representación

3.1. Redes continuas

3.1.1. En un gran número de redes, tanto los datos de entrada como de salida son de naturaleza analógica (valores reales continuos y normalmente normalizados, por lo que su valor absoluto será menor que la unidad)

3.1.2. En este caso las funciones de activación de las neuronas serán también continuas, del tipo lineal o sigmoidal.

3.2. Redes discretas

3.2.1. Sólo admiten valores discretos [0,1] a la entrada, generando también en la salida respuestas de tipo binario. La función de activación en este caso es del tipo escalón.

3.3. Redes hibridas

3.3.1. La información de entrada es continua pero a la salida ofrecen información binaria.