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R e de s N e u ro n a le s NeuroR ed po rts RePlus Presentación Medio Curso 1

IntroducciónObjetivos •  Desarrollar una librería que implementa redes neuronales y que sea capaz de realizar predicciones de datos. •  Predecir actividad delictiva en una zona o en un lugar mediante reconocimiento de patrones. •  Predecir tendencias (alta o baja). Lenguajes •  Lenguaje de programación Python •  Interfaz PHP, Javascript Resultados Generar distintos tipos gráGicas que permitan visualizar los resultados. Generar capas para visualizar información especíGica en un mapa.

InvestigaciónTipos de entradas para la red neuronal: •  Escalas o  Nominal o  Intervalo o  Relación •  Observaciones o  Series de tiempo •  Variables relacionadas Tipos de salidas de la red neuronal •  Tendencias •  Valor •  Conclusión

InvestigaciónFormato de las entradas a la red neuronal: •  Tamaño del vector de entrada •  Preprocesamiento •  Formateo •  Normalización Tamaño de la red: •  Capas ocultas •  Capa de salida

InvestigaciónTipo de entrenamiento Tipo ventana a.  Utilizar observaciones viejas b.  Comparar la salida de la red con valores conocidos c.  Backpropagation d.  Mover la serie de datos un paso hacia adelante. Tipo de aprendizaje No supervisado En el entrenamiento no supervisado no existe una salida de respuesta esperada entre los datos de entrenamiento. Estos algoritmos analizan los datos para lograr comprender las semejanzas y diferencias de tal manera que se puedan encontrar patrones en los datos, que de otra forma no hubieran sido aparentes

Interfaz CreadaHay que aclarar que en el proyecto, se busca integrar con otro proyecto en desarrollo y sus valores de entrada serán la base de datos del sistema, pero por lo pronto la información es recopilada de datamarket.com el cual es un cvs de los crimenes que han sucedido en determinado país. Así que la interfaz de entrada pedirá un cvs donde éste serpa procesado

Interfaz Inicio

Interfaz CreadaAsí que una vez que se haya sido aceptado el cvs por el script, éste mandará llamar la neurona, pasándole como parámetros los valores escalados. Una vez que la neurona regresa los valores, éstos serán interpretados por php para arrojar en la interfaz la salida de la predicción en la gráGica.

Interfaz Salida

Como se divide•  Pre-‐Procesamiento •  Entrada •  Procesamiento •  Salida •  Post-‐Procesamiento

Pre-ProcesamientoPara el Pre-‐Procesamiento se tomaron datos del índice de criminalidad según el año se tomaron por ejemplo: año|índice: Luego para poder obtener un valor de entrada se convirtieron esos valores en un valor que se pudiera usar en la neurona normalizando los valores con la siguiente fórmula: Donde ILower es el número menor en este caso -‐1 e IUpper es el mayor=1,x es el valor a normalizar, min(X) y max(x) son de los valores a normalizar el mayor y menor

EntradaLos valores de entrada son los que se tomarán del pre procesamiento que son valores entre -‐1 y 1 tomando en cuenta que los valores de -‐1 signiGica tiende a bajar y los valores de 1 tiende a aumentar el índice de criminalidad. Estos valores se tomarán como vectores de entrada para la neurona.

SalidaUna vez obtenido el procesamiento, esta nos dará una salida, en la cual mostraremos en una gráGica de la predicción obtenida. Salida

Post-procesamientoPara el post procesamiento, una vez tenido los valores arrojados de la neurona, lo buscado será interpretar éstos a la forma original. En éste caso podemos aplicar la misma fórmula tomada para el pre-‐procesamiento.

NeuronaNeurona Binaria: ClasiGicación de dos clases

NeuronaEntrenamiento: Simulando compuertas lógicas

NeuronaMulticapa: Automatizado y entrenamiento utilizando compuerta XOR :(

Repositorio El repositorio Privado del proyecto se encuentra alojado Github http://goo.gl/o4Qju github.com/rafaellopezgtz/neurored

Fin ¿ Dudas ?

http://redesneuronales-rlg.blogspot.mx	107
http://redesneuronales-rlg.blogspot.com	104
http://redesneuronales-rlg.blogspot.com.es	22
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by PlusReports on Oct 09, 2012

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