Presentación redes neuronales
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Redes neuronales
William Caicedo Torres
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Redes neuronales artificiales
• Simplificación del funcionamiento del sistema nervioso.
• Modelo computacional Turing - equivalente.• Conocido como el enfoque “conexionista” de la
inteligencia artificial.• Capacidad de “aprender” de la experiencia.• Muchas aplicaciones en la ingeniería:– Predicción.– Aproximación.– Reconocimiento de patrones.
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Neurona biológica
Estructura de una neurona. Fuente: "Anatomy and Physiology" por el programa de vigilancia, epidemiología y medición del instituto nacional del cáncer, Estados Unidos de América
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Neurona artificial
• Modelo McCulloch-Pitts (1943)
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Neurona Artificial
• El conocimiento se almacena en los pesos asociados a las sinapsis de la neurona.
• La salida de la neurona depende de una función de activación o transferencia.
• La neurona producirá una salida si la suma ponderada de las entradas supera un umbral establecido.
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Modelos neuronales
• Arreglos de neuronas interconectadas.• Se producen comportamientos emergentes.• Bajo los algoritmos adecuados son capaces de
aprender.
Representación de una red neuronal de 2 capas. Tomado de http://en.wikibooks.org/wiki/Artificial_Neural_Networks/Print_Version
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Modelos neuronales - Aprendizaje
• Supervisado.– Se usan ejemplos de comportamiento correcto.
• No supervisado.– No se usan ejemplos de comportamiento correcto.
La red “aprende” por si sola.• Refuerzo.– La red “memoriza” por la presentación repetida de
datos.
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Modelos neuronales - Hitos
• Perceptron (Frank Rosenblatt - 1958)– Basado en la neurona McCulloch – Pitts– Aprendizaje supervisado. Regla del perceptron– Resuelve problemas de clasificación linealmente
separables.– Función de transferencia Hard Limit– Regla de entrenamiento:
Estructura de un Perceptron. Derivado de http://es.wikipedia.org/wiki/Perceptrón
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Modelos neuronales - Hitos
Perceptron
Estructura de ADALINE. Derivado de http://es.wikipedia.org/wiki/Perceptrón
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Modelos neuronales - Hitos
• ADALINE (Bernard Widrow, Marcian Hoff - 1960)– ADAptive LINear Element.– Entrenamiento supervisado. Delta Rule. Más robusto que
el Perceptron.– Resuelve problemas linealmente separables.– Función de transferencia lineal.– Regla de entrenamiento:
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Modelos neuronales - Hitos
• ADALINE
Estructura de ADALINE. Derivado de http://es.wikipedia.org/wiki/Perceptrón
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Modelos neuronales - Hitos
• Problemas linealmente separables (Minsky; Papert - 1969).
Problema linealmente separable. Tomado de http://www.ece.utep.edu/research/webfuzzy/docs/kk-thesis/kk-thesis-html/node19.html
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Modelos neuronales - Hitos
• Multilayer Perceptron (Rumelhart, Hinton, Williams, Parker, Le Cun - 1985) .
• Aprendizaje supervisado. Algoritmo Backpropagation (Werbos - 1974).
• Funciones de transferencia logística, lineal, tangente hiperbólica, gaussiana, entre otras.
• Aplicacion exitosa en multitud de áreas.
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Modelos neuronales - Hitos
• Multilayer Perceptron
Red Neuronal Feedforward Multicapa. Tomado de http://en.wikibooks.org/wiki/Artificial_Neural_Networks/Print_Version.
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Modelos neuronales - Hitos
• Multilayer Perceptron – Aprendizaje:
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Redes neuronales - separabilidad
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Modelos neuronales - Hitos
• Redes competitivas: Básica, SOM, Malsburg, Adaptive Resonance Theory-ART(Kohonen, Von der Malsburg, Grossberg – 1970 ~).
• Aprendizaje no supervisado. Auto-organización.
• Competición entre neuronas.
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Modelos neuronales - Hitos
• Redes competitivas
Red competitiva. Derivado de http://es.wikipedia.org/wiki/Perceptrón
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Modelos neuronales - Hitos
• Adaptive Resonance Theory (ART)– Grossberg, Carpenter (1986)– Inspirada en la visión de los mamíferos• Featural filling-in• Contrast enhancement
– Resuelve el dilema estabilidad – plasticidad• Match
– ART1, ART2, FuzzyART, ARTMAP
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Modelos neuronales - Hitos
• ART1
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Actualidad del campo
• Metaheurísticas• Hibridización