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Utp ia_sl2 patrones de aprendizaje de las rna

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  • 1. Ing. José C. Benítez P. Inteligencia Artificial (W0I9) Patrones de aprendizaje de las RNA Laboratorio: 2
  • 2.  Objetivos  Fundamento teórico: Los patrones de aprendizaje de las RNA.  Graficar patrones de aprendizaje de las RNA.  Tarea. Patrones de aprendizaje de las RNA 2
  • 3. Objetivos  Revisar los conceptos de los patrones de aprendizaje de las RNA.  Graficar mediante el Toolbox de Redes Neuronales de MatLab patrones de aprendizaje de las RNA. 3
  • 4.  Se denomina Conjunto de Entrenamiento (CE) de las RNA al conjunto formado por las entradas y las salidas deseadas, utilizadas para entrenar una RNA. También se le denomina Patrón de Entrenamiento (PE) o patrón de aprendizaje (PA). Los PE ayudan a determinar si el CE pueden ser separados linealmente.  Las separaciones lineales facilitan el aprendizaje de algunas RNA tales como el Perceptron, Adaline, MLP y Madaline.  En el toolbox de redes neuronales del MATLAB se encuentran funciones que nos permiten graficar los PE.  Entre las funciones utilizadas por el MATLAB para el grafico de los patrones de entrenamiento se tienen:  PLOTPV - Grafica los vectores de entrada cuando la salida es 1/0. Patrón de entrenamiento de las RNA 4
  • 5. Los patrones de aprendizaje se utilizarán para entrenar las redes neuronales. Ejemplo: La función lógica AND En Matlab: >> X=[1 1 0 0; 1 0 1 0]; %Posibles entradas en la RNA >> D=[1 0 0 0] %Es el resultado de la función lógica AND >> plotpv(X,D) %Grafica los patrones de aprendizaje. Nos mostrará el gráfico mostrado. Grafico del PE de las RNA 5 Como se puede observar, MATLAB grafica los puntos dados en el vector X y le asigna un símbolo para la clasificación dependiendo de la salida deseada, en esta caso: Para salida deseada cero (0) = o Para salida deseada uno (1) = + X1 X2 X1 OR X2 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0
  • 6. Linealmente separables 6 Se puede observar, que existen dos grupos de datos. Los grupos pueden ser separados mediante una línea como se muestra en el grafico; es decir el CE es linealmente separable (LS). Uno de los requisitos para entrenar una Perceptron o Adaline es que sean LS.
  • 7. 7 Tarea 1. Graficar los patrones de entrenamiento y verificar si son linealmente separables las siguientes funciones lógicas: a. OR b. NOT c. XOR d. CONDICIONAL e. LA BICONDICIONAL f. (A OR B) AND C g. (NOT (A OR B)) AND C h. (AB) OR C i. (A=>B)=>C j. (A B)  C 2. Graficar los patrones de aprendizaje de la siguiente RNA y verificar si son LS: X1 X2 D1 D2 -0.5 -1.0 0 1 1.0 1.0 1 1 1.0 0.5 1 0 -1.0 -0.5 0 0 -1.0 -1.0 0 1 0.5 1.0 1 1 3. Dar dos ejemplos de PE LS de dos y tres entradas. Graficar mediante el MatLab.
  • 8. Informe de Laboratorio  El Informe de Laboratorio es un documento gráfico en lo posible y es redactado en Word con el desarrollo del laboratorio.  Niveles de Informe:  Primer nivel: Observaciones. Imágenes con comentarios cortos. Redactar al ir desarrollando el laboratorio. (Requiere desarrollar el laboratorio).  Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el laboratorio.(Requiere haber desarrollado el laboratorio).  Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere lectura de otras fuentes).  Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta para el laboratorio 2 con el siguiente formato: IA_PaternoM_Lab2  Adjuntar fuentes que le han ayudado en esta carpeta creada.  Las fuentes deben conservar el nombre original de archivo y se debe agregar _L2 al final.  Presentar el Informe de Laboratorio 2 en esta carpeta creada. 8
  • 9. Lab2. Patrones de aprendizaje de las RNA http://utpiayse.blogspot.com 9

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