1.- ¿Qué es un perceptrón, haga un gráfico y
escriba la expresión de cálculo?
Un perceptrón es la
representación más simple de una red neuronal, aquel que presenta una sola
neurona de cómputo, es un dispositivo de cómputo de gran capacidad.
Gráfico:
Fórmula:
2.- ¿Qué valor tienen los
parámetros de un perceptrón que realiza la compuerta OR, justifique mediante
desigualdades?
OR
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||
in1
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in2
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out
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0
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0
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0
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0
|
1
|
1
|
1
|
0
|
1
|
1
|
1
|
1
|
Parámetros:Pesos: w1,w2
Umbral: θ
Por lo tanto los valores de los parámetros pueden ser los siguientes:
w1 = 1, w2 = 2, θ = 0.5
3.- Justifique la imposibilidad de encontrar los parámetros para que una neurona de 2 entradas realice la función XOR.
Entre las funciones de activación tenemos la función sigmoidea y la función lineal a tramos, la función sigmoidea a su vez se divide en la función logística y la función tangente hiperbólica.
6.- Justifique la idea “El Umbral es un tipo especial de peso”
Entonces
la fórmula de cálculo sería la siguiente:
Umbral: θ
Por lo tanto los valores de los parámetros pueden ser los siguientes:
w1 = 1, w2 = 2, θ = 0.5
3.- Justifique la imposibilidad de encontrar los parámetros para que una neurona de 2 entradas realice la función XOR.
XOR
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||
in1
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in2
|
out
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0
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0
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0
|
0
|
1
|
1
|
1
|
0
|
1
|
1
|
1
|
0
|
Si damos valores a cada uno de los parámetros
podemos observar que se pueden cumplir las tres primeras desigualdades mientras
que la última desigualdad nunca va a cumplir su condición, o también a su vez
se puede cumplir la última desigualdad pero las otras tres desigualdades no,
por lo tanto se vuelve imposible de encontrar los parámetros para una neurona que realice la función XOR.
4.- ¿Qué topologías de redes
neuronales artificiales conoce?
- Redes Neuronales de capa simple con alimentación hacia adelante
Posee una capa de entrada y una capa de
salida de procesamiento de unidades. No hay conexiones de retroalimentación. Ejm: un perceptrón simple.
- Redes Neuronales multicapa con alimentación hacia adelante
Una capa
de entrada, una capa de salida,
y uno o más capas ocultas de las unidades de procesamiento.
No hay conexiones de retroalimentación. Ejm: un perceptrón multicapa.
- Redes Neuronales recurrentes
Cualquier red con
al menos una conexión de realimentación.
Puede, o no puede,
tener unidades ocultas.
5.- ¿Qué
característica es común a todas las funciones de activación y en que se
diferencian?
Entre las funciones de activación tenemos la función sigmoidea y la función lineal a tramos, la función sigmoidea a su vez se divide en la función logística y la función tangente hiperbólica.
La característica en común entre estas
funciones de activación es que todas son monótonamente crecientes. Una
diferencia entre ellas es que la función logística y la función lineal a tramos
tienen su rango de salida entre 0 y 1 mientras que la función tangente
hiperbólica tiene su rango de salida entre -1 y 1 lo cual puede denominarse a
esta función simétrica, lo cual hace que la velocidad de aprendizaje de un
perceptrón multicapa sea mayor.
6.- Justifique la idea “El Umbral es un tipo especial de peso”
Se puede considerar al umbral como otro peso
de conexión lo cual permite simplificar la expresión de cálculo de la salida de
una neurona, simplemente se tiene que incluir una entrada a la neurona de valor
igual a la unidad y donde se define su peso de activación igual al negativo del
umbral, como se muestra en la siguiente figura:
