ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

internet, Hosting, dominios, seo, antivirus, banco de imágenes, páginas web, tiendas online

[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı RNA de base radial : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

videos internet

salud  ıllı RNA de base radial : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.  


El aprendizaje consiste en la determinación de los centros, desviaciones y pesos de la capa oculta a la capa de salida. Como las capas de la red efectúan diferentes labores, se apartarán los factores de la capa oculta de la capa de salida para optimar el proceso. Así, los centros y las desviaciones prosiguen un proceso guiado por una optimización en el espacio de entrada, al tiempo que los pesos prosiguen una optimización sobre la base de las salidas que se desean conseguir.


Los 2 métodos de aprendizaje más empleados son el procedimiento híbrido y el procedimiento completamente supervisado.


Método híbrido


En la fase no supervisada, los centros y las desviaciones de las funciones de base radial han de ser ciertos con el propósito de reunir el espacio de entrada en diferentes clases. El representante de cada clase va a ser el centro de la función de base radial y la desviación va a venir dada por la amplitud de cada clase. En la fase supervisada, se determinan de forma supervisada los pesos y umbrales de la capa de salida.


A la hora de determinar los centros, se empleará un algoritmo de clasificación no supervisado que deje dividir el espacio de entrada en clases o bien clusters. El número de clusters va a ser el número de neuronas ocultas en internet de base radial. El algoritmo más empleado es el algoritmo de K-medias.? Mientras que, en el momento de determinar las desviaciones, se deben calcular las amplitudes de forma que cada neurona oculta se active en la zona del espacio de entrada y de forma que el solapamiento de las zonas de activación de una neurona a otra sea lo más ligera posible, para suavizar de esta forma la interpolación. Una alternativa bastante eficaz es determinar la amplitud de la función de base radial como la media geométrica de la distancia del centro a sus 2 vecinos más próximos.


En la fase supervisada, se calculan los pesos y umbrales de las neuronas de salida de la red. La meta es disminuir al mínimo las diferencias entre las salidas de la red y las salidas deseadas. El proceso de aprendizaje está guiado por la minimización de una función fallo computada en la salida de la red. Como la salida de la red depende linealmente de los pesos, puede usarse un procedimiento directo, como es el procedimiento de la pseudoinversa, o el procedimiento de mínimos cuadrados.


Los centros se determinan utilizando la próxima fórmula:

J=?i=1K?n=1NµA(X(n)-Ci)undefined

Donde:

Nundefined es el Número de patronesX(n)undefined representa el patrón de entrada nµAundefined es la Función de pertenencia

Además µAundefined se puede determinar de la próxima manera:

µA={1,si X(n)-CiAlgoritmo de K-medias


Dado el número de clases K


1-Se inician de forma aleatoria los centros de los K clusters (Unidad de capa oculta)


2-Se asignan Ni patrones de entrada a cada clúster i del siguiente modo:


El patrón X(n) pertenece al clúster i si :

X(n)-CiCon lo que cada unidad va a tener asociado un determinado número de patrones de entrada, aquellos más próximos a su centro.


3-Se calcula la nueva situación de los centros como la media de todos y cada uno de los patrones que pertenecen al clúster:

cij=1N?n=1NµA(x(j))?j=1,2,...,p,?i=1,2,...,Kundefined

4-Se repiten dos y tres hasta el momento en que las nuevas situaciones de los centros no se alteren respecto de la anterior:

Ci(t)-Ci(t-1)<e,?i=1,2,...,Kundefined

Determinación de las desviaciones


Las desviaciones se calculan de forma que cada unidad oculta se activa para una determinada zona del espacio entrada y además de esto que esta zona de esta unidad no se solape con la zona de otra unidad oculta.


Existen diferentes formas de calular esta desviación, siendo la más habitual, la media geométrica entre un centro y los centros adyacentes:

di=Ci-CmCi-Csundefined

Donde Cmundefined y Csundefined son los centros más próximos a Ciundefined para la desviación del clúster i


Fase supervisada


Durante esta fase se determinan pesos y umbrales. Se emplean los próximos métodos: Procedimiento de la pseudo-inversa y Procedimiento de los mínimos cuadrados.


Método de la pseudo-inversa


La solución viene dada por la próxima expresión:

W=G+Sundefined

Siendo W la matriz de orden (n+1)×rundefined que tiene los n pesos y los umbrales en la última fila. La matriz G tiene todas y cada una de las funciones de activación para cada uno de ellos de los patrones de entrada, es de orden N×(n+1)undefined, siendo gin=?i(n)undefined siendo ?iundefined la función de activación de la neurona oculta i para el patrón de entrada X(n)undefined. Sundefined es la matriz de salidas deseadas de la red, de orden N×rundefined


Método de los mínimos cuadrados


Método completamente supervisado


Todos los factores de las redes de neuronas de base radial, esto es, los centros, las desviaciones, los pesos y los umbrales, se determinan de forma supervisada con la meta de disminuir al mínimo el fallo cuadrático medio.El proceso no se guía a fin de que las amplitudes sean semejantes que el solapamiento de las gausianas sea lo más suave posible, sino más bien para disminuir al mínimo el fallo cuadrático; en consecuencia, pueden perderse las peculiaridades locales. Al tiempo que las salidas de la red dependen linealmente de los pesos, los centros y desviaciones no. Para efectuar el cálculo de los factores, se va a aplicar el procedimiento de descenso del gradiente.


  ELIGE TU TEMA DE INTERÉS: 


autoayuda.es   Internet y Tecnologias 

Está aquí: Inicio > [ INTERNET ] > ıllı RNA de base radial : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

Las cookies nos permiten ofrecer nuestros servicios. Al utilizar nuestros servicios, aceptas el uso que hacemos de las cookies. Ver políticas