Algoritmos de Aprendizaje

1. Algoritmos de Aprendizaje.

3. El aprendizaje es el proceso por el cual una red neuronal modifica sus pesos en respuesta a una informacíon de entrada. Los cambios que se producen durante el proceso de aprendizaje son la destrucción, modificación y creación de conexiones entre las neuronas. W = 0 Destrucción; W › 0 Creación Aprendizaje

5. Reglas de Aprendizaje • Aprendizaje Supervisado A la red se le proporciona un conjunto de ejemplos del comportamiento propio de la red (inputs/targets) • Aprendizaje por Reforzamiento A la red se proporciona un grado de desempeño de la misma. • Aprendizaje No supervisado Las entradas son las unicas disponibles para el aprendizaje, el algoritmo de la red aprende a categorizar las entradas (clustering)

6. Aprendizaje Supervisado

8. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado

10. Aprendizaje por Corrección de Error  :factor de aprendizaje ( 0 <  < 1 ) Consiste en ajustar los pesos de las conexiones de la red en función de la diferencia entre los valores deseados y los obtenidos en la salida de la red; es decir en función del error cometido en la salida

12. Redes que utilizan el Aprendizaje por Corrección de Error:

13. Aprendizaje No Supervisado

14. Aprendizaje no supervisado

17. REDES CON APRENDIZAJE NO SUPERVISADO Tambien llamado autosupervisado, no requieren influencia externa para ajustar los pesos de las conexiones entre sus neuronas. existen varias posibilidades en cuanto a la interpretación de la salida de estas redes, que dependen de su estructura o del algoritmo de aprendizaje empleado los casos de salida pueden representar:

21. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado

27. Aprendizaje Competitivo y Cooperativo. En estas redes las neuronas compiten y cooperan unas con otras con el fin de llevar a cabo una tarea dada. Cuando se presenta a la red cierta información de entrada, solo una de las neuronas de salida o un cierto grupo de neuronas, se activan. quedando anuladas las demás (valores de respuesta mínimos).

30. Ejemplos de Redes con Aprendizaje Competitivo y Cooperativo LVQ ART

33. Aprendizaje Por Refuerzo

34. Aprendizaje por Reforzamiento

36. Aprendizaje por Reforzamiento Se basa en la idea de no disponer de un ejemplo completo del comportamiento deseado, es decir, la función del supervisor se reduce a indicar mediante una señal de refuerzo si la salida de la red se ajusta a la deseada (éxito=1, fracaso=-1) y en función de ello se ajustan los pesos basándose en un mecanismo de probabilidades.

37. Algoritmos de Aprendizaje Por Refuerzo

39. Aprendizaje por Refuerzo Es un aprendizaje supervisado mas lento que el anterior que se basa en la idea de no disponer de un ejemplo completo del comportamiento deseado, es decir, la función del supervisor se reduce a indicar mediante una señal de refuerzo si la salida de la red se ajusta a la deseada (éxito=1, fracaso=-1) y en función de ello se ajustan los pesos basándose en un mecanismo de probabilidades.

41. Aprendizaje Estocástico Este tipo de aprendizaje consiste en básicamente en realizar cambios aleatorios en los valores de los pesos de las conexiones de la red y evaluar su efecto a partir del objetivo deseado y de distribuciones de probabilidad.

45. Tipos de Asociación Entrada /Salida

50. Redes Autoasociativas Una red autoasociativa asocia una información de entrada con el ejemplar más parecido de los almacenados conocidos por la red. De esta manera, su principal misión es reconstruir una determinada información de entrada que se presenta incompleta o distorsionada.

53. REPRESENTACIÓN DE LA INFORMACIÓN DE ENTRADA Y SALIDA. Las neuronas pueden también clasificarse por el tipo de entradas y salidas que manejen. Así unas redes manejaran valores analógicos en sus entradas y salidas, es decir valores reales continuos. Cuando esto ocurre las funciones de activación de las neuronas serán también continuas, del tipo lineal o sigmoidal.

54. Otras redes admiten solamente valores discretos o binarios (0, 1) en sus entradas y salidas, en este caso las funciones de activación serán del tipo escalón. Existen un tipo de redes que podrían denominarse como híbridas en los que los valores de entrada pueden ser valores continuos, aunque las funciones de salida sean discretas.

55. Dudas ???

56. Hasta la próxima !!! Uff !!!