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Redes basadas en competición José Edinson Aedo Cobo Depto. de Ing. Electrónica.

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1 Redes basadas en competición José Edinson Aedo Cobo Depto. de Ing. Electrónica.

2 Redes neuronales basadas en competición El aprendizaje se basa en un competencia entre neuronas. Cuando un patrón de entrada es sometido a la red, una neurona se declara ganadora dependiendo de una similitud entre los pesos de la neurona y el vector de entrada. El premio de la neurona ganadora es el aprendizaje. los pesos se varias de tal forma que se acerquen aún más al patrón de entrada.

3 Redes neuronales basadas en competición Uno de los algoritmos de aprendizaje más conocido es el aprendizaje de Kohonen: Vector de entrada Vector de pesos para unidad j Columna j de la matriz de pesos

4 Redes neuronales basadas en competición Sombrero Mexicano (Kohonen) ( para la unidad x i ) X i-3 X i-2 X i-1 XiXi X i+1 X i+2 X i+3 X i-4 X i+4 w2w2 w2w2 w1w1 w1w1 w3w3 w3w3 SiSi R 1, radio de interconexión. X i es conectada a las unidades X i-k y X i+k para k= 1, ….R 1 R 2, radio de la región donde se realiza reforzamiento. R 2 < R 1 W k, pesos de interconexión entre X i las unidades X i-k y X i+k Para 0 k R 2, W k > 0 Para R 2 k R 1, W k < 0

5 Redes neuronales basadas en competición Sombrero mexicano ( para la unidad x i ) X i-3 X i-2 X i-1 XiXi X i+1 X i+2 X i+3 X i-4 X i+4 w2w2 w2w2 w1w1 w1w1 w3w3 w3w3 SiSi X, Vector da activación X old Vector de activación en paso previo (tiempo previo)

6 Paso 0: Inicialice los parámetros: t max, R 1, R 2 y los pesos W K = C 1, para k=0,…..R 1, ( C 1 >0) W K = C 2, para k=R 1,…..R 2, ( C 2 < 0) X old = 0 Paso 1:Presente la señal de entrada Si, haga X=S Salve las activaciones X old_i =X i Inicialice el contador t=1 Paso 2: Mientras t< t max, realice los pasos de 3 a 7. Paso3: Calcule la entrada de la red, i = 1,…,n Sombrero mexicano. Algoritmo

7 Paso4: aplique la función de activación (rampa de 0 a X max,pendiente 1): Paso5: Salve la activación corriente en X old : X old i = X i, i=1,…,n Paso6: incremente el contador de interacciones t=t+1 Paso7: Verifique la condición de parada. Si t < t max, continue Sombrero mexicano. Algoritmo

8 Red de Kohonen lineal YJYJ XmXm YiYi XiXi XnXn XiXi w 11 w i1 w n1 w 1j w ij w nj w nm w im w 1m …… Ejemplo de un arreglo lineal: Neurón de referencia R2R2 R1R1 Radio de las vecindades

9 Paso 0: Inicialice los pesos W ij, establezca los parámetros topológicos de la vecindad. Establezca parámetros de aprendizaje Paso 1: Mientras la condición de parada sea falsa realice los pasos del 2 a 8. Paso2: Por cada vector de entrada realice los pasos 3-5: Paso3: Por cada j calcule: Red de Kohonen. Algoritmo

10 Paso4: Encuentre el índice J tal D(J) es mínimo. Paso5: Para todas la unidades j dentro de una vecindad especificada de J, para todo i calcule: Paso6: Actualice la tasa de aprendizaje. Paso7: Reduzca el radio de la vecindad en un valor especificado. Paso8: Verifique la condición de parada. Red de Kohonen. Algoritmo


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