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Redes neuronales: perceptrón

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Redes neuronales: perceptrón

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dc.contributor.author Igual García, Jorge es_ES
dc.date.accessioned 2011-12-02T11:30:00Z
dc.date.available 2011-12-02T11:30:00Z
dc.date.issued 2011-12-02
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/13837
dc.description.abstract El objetivo es aprender cómo funciona la red neuronal perceptrón analizando cómo se actualiza el vector de pesos que define el discriminante lineal que permite separar dos clases (regla de decisión). El perceptrón es un tipo de red neuronal muy simple que intenta modelar el comportamiento de la neurona biológica. El cuerpo de la neurona se representa como un sumador lineal de los estímulos externos zj, seguida de una función no lineal yj = f(zj). La función f(zj) es llamada la función de activación, y es la función que utiliza la suma de estímulos para determinar la actividad de salida de la neurona. El entrenamiento de un perceptrón es por medio de la regla de aprendizaje delta: para cada peso W se realiza un ajuste dW según la regla: dW = LR ( T - Y ) X donde LR es la razón de aprendizaje, T el valor deseado, Y el valor obtenido, y X la entrada aplicada al perceptrón. El objetivo es conseguir un error cero, lo cual es posible si las clases son linealmente separables. es_ES
dc.description.uri https://laboratoriosvirtuales.upv.es/eslabon/Ejercicio?do=entrena_perceptron es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Perceptrón es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.title Redes neuronales: perceptrón es_ES
dc.type Objeto de aprendizaje es_ES
dc.lom.learningResourceType Laboratorio virtual de simulación es_ES
dc.lom.interactivityLevel Medio es_ES
dc.lom.semanticDensity Medio es_ES
dc.lom.intendedEndUserRole Alumno es_ES
dc.lom.context Ciclo superior es_ES
dc.lom.difficulty Dificultad media es_ES
dc.lom.typicalLearningTime 5' es_ES
dc.lom.educationalDescription Probar diferentes valores iniciales del vector de pesos W=[w1 w2] entre -1 y 1, y observar cómo se va actualizando la regla de decisión hasta que el error es cero. Las reglas de decisión intermedias se representan en rojo y la regla de decisión final en negro (cuando el error es cero). es_ES
dc.lom.educationalLanguage Español es_ES
dc.upv.convocatoriaDocenciaRed 2011-1 es_ES
dc.upv.ambito PUBLICO es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Alcoy - Escola Politècnica Superior d'Alcoi es_ES
dc.description.bibliographicCitation Igual García, J. (2011). Redes neuronales: perceptrón. http://hdl.handle.net/10251/13837 es_ES


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