Redes Neuronales Adaline y Madaline Isadora Antoniano Villalobos Saúl Murillo Alemán Julio Alvarez...
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Redes Neuronales
Adaline y Madaline
Isadora Antoniano Villalobos
Saúl Murillo Alemán
Julio Alvarez Monroy
Arturo Garmendia Corona
Eduardo Martínez Moreno
Ulises Juárez Miranda
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Introducción
Historia 1943 McCulloch y Pitts modelan red neuronal con
circuitos eléctricos 1949 Hebb escribe Organizational Behavior 1950’s IBM hace posible simular una red neuronal 1959 Widrow y Hoff desarrollan los modelos
ADALINE y MADALINE 1965 Dartmouth Summer Research Project on AI Decepción – 20 años desperdiciados 1982 Hopefield demuestra matemáticamente la viabilidad
de las redes neuronales
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Adaline
ADAptive LINear Element
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Proceso de Aprendizaje
1. Inicializar pesos (w1, ..., wn) y threshold (w0)
2. Presentar vector de entrada (x1,...,xn) y la salida deseada d(t)
3. Calcular la salida donde Fh(a) = 1 si a>0 y
= -1 si a<=0
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Proceso de Aprendizaje
4. Adaptar los pesos
donde 0 < i < n y es la tasa de aprendizaje
5. Repetir los pasos 2 a 4 hasta que las salidas reales y las deseadas sean iguales para todos los vectores del conjunto de entrenamiento
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Least Mean Square
El error cuadrático para un conjunto de entrenamiento particular es:
El error puede reducirse ajustando el peso wi en la dirección del gradiente negativo
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Least Mean Square
El error local será reducido más rápidamente si se ajustan los pesos de acuerdo a la regla delta:
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Madaline
Many ADALINEs (Multiple ADAptive LINear Element)
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Proceso de Aprendizaje
1. Inicializar pesos (w1, ..., wn) y threshold (w0)
2. Presentar vector de entrada (x1,...,xn) y la salida deseada dk(t)
3. Calcular la salida donde Fh(a) = 1 si a>0 y
= -1 si a<=0
yk(t) es la salida del Adaline k
4. Determinar la salida del Madaline
M(t)=Fmayoría(yk(t))
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Proceso de Aprendizaje
5. Determinar el error y actualizar los pesosSi M(t) = salida deseada no se actualizan de otro modo, los elementos Adaline compiten y se
actualiza el ganador
donde 0 < i < n y es la tasa de aprendizaje. c representa al Adaline ganador
6. Repetir los pasos 2 a 5 hasta que las salidas reales y las deseadas sean iguales para todos los vectores del conjunto de entrenamiento
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Aplicaciones
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Cancelación de Ruido
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Cancelación de Ruido (Cont.)
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Cancelación de la interferencia de 60hz en un ECG
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Cancelación de la interferencia de 60hz en un ECG
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Cancelación del ECG Materno durante un ECG Fetal
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Cancelación del ECG Materno durante un ECG Fetal
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Cancelación del ECG Materno durante un ECG Fetal