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Inteligencia Artificial - Redes neuronales

Tipo: Apuntes

Formato: PDF

Autor: Rubén Cárdenes Almeida

Web: www.ulpgc.es

Descripción: Apuntes de introducción a las redes neuronales y prácticas (ejercicios) de simulación con software SNNS.

Introducción

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) están inspiradas en la biología, esto significa que están formadas por elementos que se comportan de manera análoga a las neuronas (en las funciones más elementales) y están organizadas de una forma similar a la del cerebro, pero las analogías no son muchas más.

Las características fundamentales de las RNA son:
· Aprenden de la experiencia
· Generalizan de ejemplos anteriores a los ejemplos nuevos
· Abstracción de la esencia de las entradas.

A pesar de que una sola neurona puede realizar modelos simples de funciones, su mayor productividad viene dada cuando se organizan en redes.
La red más simple es la formada por un conjunto de perceptrones a los que entra un patrón de entradas y proporcionan la salida correspondiente.

Generalmente son capaces de aprender funciones que una red de capa simple no puede aprender, por lo que ofrecen mejores capacidades computacionales.

Resumen del contenido

- Redes de capa simple
- Redes multicapa - Redes recurrentes
- Software SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator)
- Ejemplo de funcionamiento del programa
- Entrenando la red y visualizando el error
- Realización de una red neuronal que haga clasificación de patrones sencillos.

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