Artifical Neural Network (ANN)

Artifical Neural Network (ANN)

Red de Hopfield

Artificial Neural Network (ANN)

• Una ANN es una representación matemática o el modelo de algunas neuronas y su interconexión como en el cerebro humano.

• El aprendizaje profundo (deep learning) es comúnmente usado por la IA para referirse a una ANN multicapa, la cual es capaz de aprender mediante un conjunto de datos de entrenamiento.

Multiple Select

Seleccione las diferencias entre la red Hopfiel y una red neuronal artificial

• Número de capas

• Número de neuronas

• Igualdad de conexiones

• Ponderación

Existen dos principales categorías para las ANNs:

• Feedforward (directo) El flujo de datos es unidireccional. Los nodos envían datos de una capa a la siguiente.

• Feedback (retroalimentado): Los datos son bidireccionales usando lazos de retroalimentación.

Multiple Select

Selecciones las dos principales categorías de las ANNs.

• Hopfield

• Feedback

• Fuzzy

• Feedforward

Características de una ANN

• La fuerza de conexión entre nodos es conocida como ponderación (weighting).

• El aprendizaje en una ANN sucede cuando algunos conjuntos de datos de entrenamiento son aplicados a la red.

• Los ciclos de entrenamiento, comunmente miles, son aplicados para obtener la salida deseada para una entrada determinada.

Ejemplo

• La suma que llega a la función f1, es: $w_{11}\cdot in_1+w_{21}\cdot in_2$  

• La suma que llega a la función f2, es: $w_{22}\cdot in_2+w_{12}\cdot in_1$  

• Considere que la función f1 y f2 tienen la forma:  $\frac{1}{1+e^{-x}}$  

Multiple Select

Calcule la salida para la función f1.

• 0.6514

• 0.7310

Multiple Select

Calcule la salida para la función f2.

• 0.5597

• 0.6678

Ejercicio en Scilab

Ejercicio en Scilab

• Considere la red neuronal artificial mostrada.

• Las ponderaciones entre la capa de entrada y la oculta están determinadas por  $wtg_{ih}$ .

• Las ponderaciones entre la capa oculta y la de salida por  $wtg_{ho}$  .

• Algunas conexiones no se muestran en el dibujo, con la finalidad de simplificar el dibujo.

Ejercicio en Scilab

• Obtenga las tres salidas de la red empleando scilab (deberá subir el archivo a classroom).

• Considere que las funciones en la capa oculta y de salida son :  $\frac{1}{1+e^{-x}}$