Redes Neuronales Fin, Este Si de Verdad

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  UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS   INVIERNO/2019   FACULTAD DE INGENIERÍA – INGENIERÍA MECÁNICA Y ELECTROMECÁNICA   DISEÑO DE SISTEMAS DE CONTROL   TEMA: REDES NEURONALES   INTEGRANTES: Ingeniería Mecánica -   Mercado Villa, Jhoseline   Ingeniería Electromecánica -   Chiara Apaza, Jehseed   -   Jiménez Gutiérrez, Stephan   -   Yevara Morales, Nelson   -   Zubieta Alarcón, Horacio   DOCENTE: MSc. Ing. Lucio Mamani Choque     FACULTAD DE INGENIERÍA - UMSA DISEÑO DE SISTEMAS DE CONTROL 1 Contenido 1. REDES NEURONALES DESDE LA PERSPECTIVA BIOLÓGICA .................. 2 1.1. Panorama General ..................................................................................... 2 1.2. Redes neuronales de tipo biológico RNB ................................................... 2 1.3. Auto Organización y Adaptabilidad ............................................................ 3 1.4. Procesado No Lineal y Paralelo ................................................................. 4 2. QUE SON LAS REDES NEURONALES EN SISTEMAS DE CONTROL ......... 4 3. Ecuaciones básicas de diseño .......................................................................... 9 3.1. Algoritmo de backpropagation .................................................................... 9 3.1.1. Formulación matemática de backpropagation ...................................... 10 4. DESARROLLO DE REDES NEURONALES: ................................................. 13 4.1. ENTORNOS DE DESARROLLO DE REDES NEURONALES ................. 14 5. APLICACIONES ............................................................................................. 17 5.1. Asociación y clasificación ......................................................................... 17 5.2. Regeneración de patrones ....................................................................... 17 5.3. Regeneración y generalización ................................................................ 18 5.4. Optimización ............................................................................................ 18 5.5. Casos concretos de aplicación ................................................................. 18   FACULTAD DE INGENIERÍA - UMSA DISEÑO DE SISTEMAS DE CONTROL 2 1. REDES NEURONALES DESDE LA PERSPECTIVA BIOLÓGICA 1.1. Panorama General Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) se constituyeron inicialmente como una simulación abstracta de los sistemas nerviosos biológicos formados por un conjunto de unidades llamadas neuronas o nodos conectados unos con otros. Las conexiones de estos nodos se asemejan a las dendritas y axones de los sistemas nerviosos biológicos. Las RNA pueden clasificarse en modelos de tipo biológico y tipo dirigido a la aplicación de acuerdo a su similitud con la realidad biológica: 1.2. Redes neuronales de tipo biológico RNB El cerebro humano promedio cuenta con aproximadamente mil millones de neuronas. Asimismo, durante las sinapsis cada una de estas neuronas recibe en promedio alrededor de 1000 estímulos de entrada y genera alrededor de 1000 estímulos de salida. En este sentido, la principal ventaja del cerebro humano promedio recae en su conectividad, interpretada como la capacidad del mismo para realizar diferentes procedimientos lógicos a la vez. Sin embargo, su principal debilidad recae en la velocidad de procesamiento de la información, siendo las computadoras en este sentido, muchísimo más rápidas. El objetivo de las redes neuronales de tipo biológico se constituye en desarrollar un elemento sintáctico que permita verificar las hipótesis correspondientes a los demás sistemas biológicos. Es decir, las redes neuronales de tipo biológico deben recibir y procesar información de otros sistemas biológicos y devolver una respuesta de acción efectiva. La mayor parte de las neuronas posee una estructura arbórea formada en su mayor parte por dendritas que, conectadas a otras neuronas, se encargan de recibir los estímulos de entrada neuronales mediante uniones denominas sinopsis. Algunas neuronas tienen una estructura que las comunica con miles de neuronas más, mientras otras sólo pueden comunicarse con unas cuantas a su alrededor. Las tres partes importantes de la estructura de una neurona son:   FACULTAD DE INGENIERÍA - UMSA DISEÑO DE SISTEMAS DE CONTROL 3 - Ramas de Extensión o Dendritas  –  Reciben estímulos de Entrada. - Cuerpo de la Neurona  –  Procesa estímulos de Entrada. - Axón  –  Emite estímulos de Salida a las Dendritas de otras neuronas.  Actualmente no sé conoce con certeza la verdadera forma de interacción de las neuronas. En general, una neurona recibe estímulos de entrada mediante las dendritas, estos estímulos son procesados en el cuerpo de la misma para posteriormente emitir un estímulo de salida mediante el axón. Este último estímulo utiliza diferencias de potencial eléctrico u ondas de corriente las cuales dependen fundamentalmente del potencial de la neurona. Asimismo, la neurona utiliza la función de escalón y la función de activación para determinar la salida que debe emitir de acuerdo a los estímulos recibidos. El conocimiento que se posee sobre el sistema nervioso es aún incompleto. En este sentido, las ANNs no se encuentran muy ligadas a lo que son en sí las redes neuronales biológicas. Por lo tanto, se han definido otras funcionalidades y estructuras de conexión distintas a las establecidas por la biología. Las principales características de las ANNs son las siguientes: 1.3. Auto Organización y Adaptabilidad Utilizan algoritmos de aprendizaje adaptativo y auto organización ofreciendo posibilidades de un procesamiento robusto y adaptable.
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