REDES NEURONALES

1. Universidad Autónoma del estado de hidalgo REDES NEURONALES Facilitador: Dr. Joel Suarez Autor: Ing. Henry P. Paz Arias Redes Auto-organizadas

2. Arquitectura Cada neurona tiene un vector de pesos W de entrada asociado y la neurona con el vector de peso más cercano a la entrada P se activará.

3. Caracteristicas Es una red no supervisada, se entrena solo con patrones de entrada Las entradas se conectan a una única capa de neuronas donde cada nodo se conecta a su vecino y solo puede haber una neurona activa La conexión puede ser lineal, cuadrada, hexagonal, irregular, etc.

4. Convergencia

5. Algoritmo de Aprendizaje

6. Entrenamiento En los SOFM (Self-organizingFeatureMap), no solo se actualiza los pesos de la neurona que resulta ganadora en el aprendizaje, sino que se actualizan también los de la vecindad.

7. Procedimiento 1. Asignar valores iniciales aleatorios pequeños a los pesos wij 2. Escoger un vector de entrada  x  del espacio de muestras y aplicarlo como entrada. 3. Encontrar el nodo de salida ganador (el producto punto máximo)

8. Procedimiento (cont…) 4. Ajustar los vectores de peso de acuerdo a la siguiente formula de actualización: wnuevos= wviejos + α [xi- wviejos]h(|i-g|,R(t)) dondeα es la tasa de aprendizaje y h(|i-g|,t) es la función de vecindad.

9. Procedimiento (cont…) Modificación de los parámetros T0es el numero total de iteraciones α0es la razón inicial de aprendizaje y t va desde 1,2,….T0

10. Procedimiento (cont…) 5. Repetir pasos 2 a 4 hasta que no ocurran cambios significativos en los pesos.

11. DEMO