El tutorial de redes neuronales artificiales proporciona conceptos básicos y avanzados de RNA. Nuestro tutorial sobre redes neuronales artificiales está desarrollado tanto para principiantes como para profesionales.
El término 'red neuronal artificial' se refiere a un subcampo de inteligencia artificial de inspiración biológica que sigue el modelo del cerebro. Una red neuronal artificial suele ser una red computacional basada en redes neuronales biológicas que construyen la estructura del cerebro humano. De manera similar a como un cerebro humano tiene neuronas interconectadas entre sí, las redes neuronales artificiales también tienen neuronas que están conectadas entre sí en varias capas de las redes. Estas neuronas se conocen como nodos.
una forma completa
El tutorial de redes neuronales artificiales cubre todos los aspectos relacionados con la red neuronal artificial. En este tutorial, discutiremos las RNA, la teoría de la resonancia adaptativa, el mapa autoorganizado de Kohonen, los bloques de construcción, el aprendizaje no supervisado, el algoritmo genético, etc.
¿Qué es la red neuronal artificial?
El término ' Red neuronal artificial ' se deriva de las redes neuronales biológicas que desarrollan la estructura del cerebro humano. Al igual que el cerebro humano, que tiene neuronas interconectadas entre sí, las redes neuronales artificiales también tienen neuronas que están interconectadas entre sí en varias capas de las redes. Estas neuronas se conocen como nodos.
La figura dada ilustra el diagrama típico de la red neuronal biológica.
La típica red neuronal artificial se parece a la figura dada.
Las dendritas de la red neuronal biológica representan entradas en las redes neuronales artificiales, el núcleo celular representa los nodos, la sinapsis representa los pesos y el axón representa la salida.
Relación entre red neuronal biológica y red neuronal artificial:
| Red neuronal biológica | Red neuronal artificial |
|---|---|
| Dendritas | Entradas |
| Nucleo celular | Nodos |
| Sinapsis | Pesos |
| axón | Producción |
Un Red neuronal artificial en el campo de Inteligencia artificial donde intenta imitar la red de neuronas que forma un cerebro humano para que las computadoras tengan la opción de comprender las cosas y tomar decisiones de manera humana. La red neuronal artificial está diseñada programando computadoras para que se comporten simplemente como células cerebrales interconectadas.
Hay alrededor de 1.000 mil millones de neuronas en el cerebro humano. Cada neurona tiene un punto de asociación entre 1.000 y 100.000. En el cerebro humano, los datos se almacenan de tal manera que se distribuyen, y podemos extraer más de una parte de estos datos cuando sea necesario de nuestra memoria en paralelo. Podemos decir que el cerebro humano está formado por procesadores paralelos increíblemente sorprendentes.
Podemos entender la red neuronal artificial con un ejemplo, consideremos un ejemplo de una puerta lógica digital que toma una entrada y da una salida. Puerta 'OR', que toma dos entradas. Si una o ambas entradas están 'activadas', entonces obtenemos 'activada' en la salida. Si ambas entradas están 'Desactivadas', entonces obtenemos 'Desactivada' en la salida. Aquí la salida depende de la entrada. Nuestro cerebro no realiza la misma tarea. La relación entre las salidas y las entradas sigue cambiando debido a las neuronas de nuestro cerebro, que están 'aprendiendo'.
La arquitectura de una red neuronal artificial:
Para entender el concepto de arquitectura de una red neuronal artificial, tenemos que entender en qué consiste una red neuronal. Para definir una red neuronal que consta de una gran cantidad de neuronas artificiales, a las que se les denomina unidades dispuestas en una secuencia de capas. Veamos varios tipos de capas disponibles en una red neuronal artificial.
La red neuronal artificial consta principalmente de tres capas:
Capa de entrada:
Como sugiere el nombre, acepta entradas en varios formatos diferentes proporcionados por el programador.
Capa oculta:
La capa oculta presenta capas intermedias de entrada y salida. Realiza todos los cálculos para encontrar características y patrones ocultos.
Capa de salida:
La entrada pasa por una serie de transformaciones utilizando la capa oculta, lo que finalmente da como resultado una salida que se transmite utilizando esta capa.
La red neuronal artificial toma información y calcula la suma ponderada de las entradas e incluye un sesgo. Este cálculo se representa en forma de función de transferencia.
Determina que el total ponderado se pasa como entrada a una función de activación para producir la salida. Las funciones de activación eligen si un nodo debe activarse o no. Sólo aquellos que son despedidos llegan a la capa de salida. Hay disponibles funciones de activación distintivas que se pueden aplicar según el tipo de tarea que estemos realizando.
Ventajas de la red neuronal artificial (ANN)
Capacidad de procesamiento paralelo:
Las redes neuronales artificiales tienen un valor numérico que pueden realizar más de una tarea simultáneamente.
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Almacenamiento de datos en toda la red:
Los datos que se utilizan en la programación tradicional se almacenan en toda la red, no en una base de datos. La desaparición de un par de datos en un lugar no impide que la red funcione.
Capacidad para trabajar con conocimientos incompletos:
Después del entrenamiento de ANN, la información puede producir resultados incluso con datos inadecuados. La pérdida de rendimiento aquí depende de la importancia de los datos faltantes.
Tener una distribución de memoria:
Para que ANN pueda adaptarse, es importante determinar los ejemplos y alentar a la red de acuerdo con el resultado deseado demostrando estos ejemplos a la red. La sucesión de la red es directamente proporcional a las instancias elegidas, y si el evento no puede aparecer en la red en todos sus aspectos, puede producir resultados falsos.
Tener tolerancia a fallos:
La extorsión de una o más celdas de ANN no le impide generar resultados, y esta característica hace que la red sea tolerante a fallas.
Desventajas de la red neuronal artificial:
Garantía de una estructura de red adecuada:
No existe una pauta particular para determinar la estructura de las redes neuronales artificiales. La estructura de red adecuada se logra mediante experiencia, prueba y error.
Comportamiento no reconocido de la red:
Es el tema más importante de ANN. Cuando ANN produce una solución de prueba, no proporciona información sobre por qué y cómo. Disminuye la confianza en la red.
Dependencia del hardware:
Las redes neuronales artificiales necesitan procesadores con potencia de procesamiento paralelo, según su estructura. Por tanto, la realización del equipo es dependiente.
Dificultad para mostrar el problema en la red:
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Las RNA pueden trabajar con datos numéricos. Los problemas deben convertirse en valores numéricos antes de introducirlos en ANN. El mecanismo de presentación a resolver aquí impactará directamente en el rendimiento de la red. Depende de las habilidades del usuario.
Se desconoce la duración de la red:
La red se reduce a un valor concreto del error, y este valor no nos da resultados óptimos.
Ciencia de las redes neuronales artificiales que han llegado al mundo a mediados de los años 20thsiglo se están desarrollando exponencialmente. Hoy, hemos investigado las ventajas de las redes neuronales artificiales y los problemas encontrados durante su utilización. No se debe pasar por alto que las desventajas de las redes ANN, que son una rama científica floreciente, se eliminan individualmente y sus ventajas aumentan día a día. Esto significa que las redes neuronales artificiales se convertirán cada vez más en una parte insustituible de nuestras vidas.
¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?
La red neuronal artificial se puede representar mejor como un gráfico dirigido ponderado, donde las neuronas artificiales forman los nodos. La asociación entre las salidas y entradas de las neuronas se puede ver como bordes dirigidos con pesos. La Red Neuronal Artificial recibe la señal de entrada de la fuente externa en forma de patrón y la imagen en forma de vector. Luego, estas entradas se asignan matemáticamente mediante las notaciones x(n) para cada n número de entradas.
Luego, cada una de las entradas se multiplica por sus pesos correspondientes (estos pesos son los detalles utilizados por las redes neuronales artificiales para resolver un problema específico). En términos generales, estos pesos normalmente representan la fuerza de la interconexión entre neuronas dentro de la red neuronal artificial. Todas las entradas ponderadas se resumen dentro de la unidad informática.
Si la suma ponderada es igual a cero, entonces se agrega un sesgo para que la salida sea distinta de cero o algo más para ampliar la respuesta del sistema. El sesgo tiene la misma entrada y el peso es igual a 1. Aquí el total de entradas ponderadas puede estar en el rango de 0 a infinito positivo. Aquí, para mantener la respuesta dentro de los límites del valor deseado, se compara un cierto valor máximo y el total de entradas ponderadas se pasa a través de la función de activación.
La función de activación se refiere al conjunto de funciones de transferencia utilizadas para lograr el resultado deseado. Hay un tipo diferente de función de activación, pero principalmente conjuntos de funciones lineales o no lineales. Algunos de los conjuntos de funciones de activación comúnmente utilizados son las funciones de activación sigmoidea hiperbólica binaria, lineal y Tan. Echemos un vistazo a cada uno de ellos en detalle:
Binario:
En la función de activación binaria, la salida es uno o 0. Aquí, para lograr esto, hay un valor umbral configurado. Si la entrada neta ponderada de las neuronas es mayor que 1, entonces la salida final de la función de activación se devuelve como uno o, de lo contrario, la salida se devuelve como 0.
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Hiperbólico sigmoideo:
La función de hipérbola sigmoidea generalmente se ve como una ' S ' curva en forma. Aquí, la función hiperbólica tan se utiliza para aproximar la producción a partir de la entrada neta real. La función se define como:
F(x) = (1/1 + exp(-????x))
Dónde ???? se considera el parámetro de inclinación.
Tipos de redes neuronales artificiales:
Existen varios tipos de redes neuronales artificiales (RNA) dependiendo de las funciones de la red y las neuronas del cerebro humano; una red neuronal artificial realiza tareas de manera similar. La mayoría de las redes neuronales artificiales tendrán algunas similitudes con un socio biológico más complejo y son muy efectivas en las tareas esperadas. Por ejemplo, segmentación o clasificación.
Comentarios de la ANA:
En este tipo de ANN, la salida regresa a la red para lograr los resultados mejor evolucionados internamente. Según el Universidad de Massachusetts , Centro Lowell de Investigaciones Atmosféricas. Las redes de retroalimentación se retroalimentan con información y son muy adecuadas para resolver problemas de optimización. Las correcciones de errores del sistema interno utilizan ANN de retroalimentación.
RNA de retroalimentación:
Una red de retroalimentación es una red neuronal básica que consta de una capa de entrada, una capa de salida y al menos una capa de una neurona. Mediante la evaluación de su salida mediante la revisión de su entrada, se puede notar la intensidad de la red en función del comportamiento grupal de las neuronas asociadas, y se decide la salida. La principal ventaja de esta red es que descubre cómo evaluar y reconocer patrones de entrada.Requisito previo
No se necesita experiencia específica como requisito previo antes de comenzar este tutorial.
Audiencia
Nuestro Tutorial de redes neuronales artificiales está desarrollado tanto para principiantes como para profesionales, para ayudarlos a comprender el concepto básico de las RNA.
Problemas
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