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Mensajes - Hadess_inf

Páginas: [1]
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Inteligencia Artificial / Re:RNA: PERCEPTRON - Aclaracion y dudas...
« en: Martes 20 de Marzo de 2012, 16:05 »
Hola, alquien me pudiera explicar lo que implica ( significa ) estas dos funciones en un perceptron ¿?  [ Imagen 1 y 2].. Gracias.



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Inteligencia Artificial / RNA: PERCEPTRON - Aclaracion y dudas...
« en: Sábado 17 de Marzo de 2012, 04:04 »
Buen día a todos, pues soy un fan de las redes neuronales artificiales, por mucho tiempo he leído sobre el perceptron y aunque me ha sido bastante difícil poder comprender (en parte) su funcionamiento, sigo teniendo grandes dudas, yo creo que la mejor forma de entender el funcionamiento de un perceptron es aplicándolo en algún algoritmo y/o algún caso.

Pues bien, últimamente estaré por el foro compartiendo lo que valla entendiendo, otra cosa es que tengo muchas dudas, y agradecería el apoyo de quien me lo pudiera brindar.

Gracias desde ya, y nos vemos pronto.

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Inteligencia Artificial / Tema Tesis ... perceptron a que aplicarlo ¿?
« en: Lunes 17 de Octubre de 2011, 19:46 »
Buenas colegas, pues estoy pensando en hacer la tesis, tengo la idea de trabajar con el PERCEPTRON (RNA's), me gustaria poder aplicarlo a algo, sin embargo aun no defino a que ... agradeceria si me ayudan a definir el tema...

Gracias.

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Inteligencia Artificial / Perceptron simple y puerta logica OR
« en: Viernes 27 de Agosto de 2010, 20:34 »
Hola a todos, pues ando tratando de aprender redes neuronales artificiales, conosco algunos conceptos basicos, estoy tratando de entender el funcionamiento del perceptron simple .... en youtube encontre un video que me ayudo a entender de una forma muy global el funcionamiento del perceptron para la puerta logica OR. Mi gran problema es no contar con un tutor al que le pueda hacer mis consultas, espero que aqui se me pueda dar una mano. Este es el grafico que ilustra la informacion que encontre.

img148.imageshack.us/img148/7518/imageng.png (lo puse asi porque no me dejaba publicar fotos)

a) Tengo algunas dudas al respecto. Este perceptron aprende por correccion de error ¿asistida? ... es decir que es necesario que halla una persona para conprobar que la neurona aprendio ... es correcto ¿?

b) En el ejemplo la formula usada para el reajuste de pesos se usa siempre para esta puerta logica ¿? ... o es consecuencia de alguna otra formula quizas ¿? ...

Gracias por el tiempo y estare dandome vueltas mas seguidas por aqui.
Saludos.

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VB .NET / Agregar 2 propiedades a usercontrol - Que lio ..
« en: Viernes 18 de Julio de 2008, 17:18 »
HOla a todos bueno hace dias que tengo un problema. He provado con varias formas de solucionar de problema pero todo sin resultados, bueno lo que deseo hacer es lo siguiente habersi alquien me dice si se puede hacer y en el caso que se pueda que me diga como:

Deseo crea un usercontrol pero el detalle esta en que deseo que tenga dos propiedades fundamentales y estrictamente necesarias ( lo que deseo dar a este ttipo de usercontrol es darle el tratamiento de un form pero sin backcolor ):
-Backcolor: transparent ( deseo que su fondo sea transparente, asi como un label )
-FormBorderStyle: Sizable ( que tenga el aspeto a un formulario )

Como se podran dar cuenta lo que deseo es tener un formulario pero sin fondo, ahora uds se preguntaran porque no uso la propiedad TransparenciKey, pues la respuesta seria que para este caso no me sirve. Aun asi e estado investigando pero aun no consigo solucionar el problema. Espero que si alguien tenga la solucion a esto me ayude. Gracias de antemano y Saludos.

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VB .NET / Sobre List(of ....
« en: Sábado 14 de Junio de 2008, 21:42 »
Bueno se trata sobre una lista, Resulta que he creado una clase llamada Usuario y hago lo siguiente con una lista, desde un formulario:

Dim lista as new List(of Usuario)(n)

Donde n es una variable cuyo valor no importa en este caso, la duda es que no entiendo que funcion cumple n en esa lista, ¿para que sirve?, ¿es parte de la declaracion?, bueno e buscado sobre la sintaxis de las listas pero no e encontrado este caso en particular, agradeceria si alquien me pudiese explicar, Saludos.

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Inteligencia Artificial / Re: Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Viernes 13 de Junio de 2008, 06:04 »
Hola . gracias nuevamente. Esperare anioso tusfuturos post. Y con lo que respecta al modo de publicarlos, tu eres el Experto.

Saludos.

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Inteligencia Artificial / Re: Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Lunes 9 de Junio de 2008, 03:02 »
Gracias por tomarte un tiempo para contestarme, seguire leyendo cuantas veces sea necesario para entender el ejemplo. Graias. Te aviso cuando lo entienda o cuando tenga otra duda.

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Inteligencia Artificial / Re: Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Domingo 8 de Junio de 2008, 17:40 »
Quisiera poner en practica lo que he aprendido, los ejercicos ayudan bastante a comprender las pequeñas dudas que andan sueltas, quiero empezar con los ejercicios, ir de los mas pequeños a los mas grandes =D .... estas ultimas semanas e buscado y buscado en internet. E encontrado uno que otro ejemplo del perceptron, e de ahi que e entendido unas cosas mas, sin embargo eran ejemplos muy basicos, entiendo que no dispones de tiempo y esperare a que puedas postear el ejercicio que comentas.

¿Me podrias decir algo? . ¿Una neurona siempre se ativa?. Es decir, si tuviera una RNA con 1 capa de entrada (3 neuronas), 1 oculta (2 neuronas) y 1 salida. Para que esa neurona de salida bote un resultado es necesario que todas las anteriores (entrada y salida) hallan botado un resultado de 1, es decir si alguna boto resultado de 0 la salida sera 0¿?. Ademas yo entiendo que siempre la neurona arrojara un valor de 1 (por el aprendizaje que la obliga a eso) es correcto ¿?

Gracias

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Inteligencia Artificial / Re: Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Sábado 7 de Junio de 2008, 19:28 »
¿Como se que funcionde transferencia usare para determinada neurona? ¿Cuando usare Harlim, o Hardlims..etc..etc...? y ¿Se pueden usar mas de una funcion para una neurona o solo se puede usar una?

Agradeceria si pusieras un ejemplo completo con una o si es posible para ti con mas neuronas. Asi seria mas sencillo para empezar a plantearme problemas e ir poniendo en practica lo que en estos dias e aprendido, Gracias. Y disculpa si es mucho pedir. Gracias de nuevo.

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Inteligencia Artificial / Re: Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Viernes 6 de Junio de 2008, 04:00 »
Hola de nuevo, e seguido con mi lectura en las infinitas paginas del inter y ya consegui otro avanze, haber si me confirman lo que expondre:

1)En una Neurona tanto los pesos como el BIAS se inicializar aleatoriamente.
2)Es el proceso de ajuste del BIAS y PESOS el cual permite aprender a la Neurona.
3)Cuando se ajusta un peso, se trata de llevar el valor del mismo al valor del BIAS.
4)Para que la neurona se excite se evalua la salida utilizando una funcion(hardlims,Hardlim,purelin,logsig).

Variables:

BIAS
-Valor que se genera aleatoriamente.
-Valor que se suma a neta.

NETA
-Suma de los Pesos(W) por las entradas (X)

E
-Error

S
-Salida

Se tiene la siguiente neurona.
Entradas X=(2,6)
Pesos W=(0.5,-0.7)
BIAS B=0.5

S = NETA + BIAS
S = (X1*W1+X2*W2) + 0.5
S = (2*0.5 + 6*-0.7) + 0.5
S = (1 - 4.2) + 0.5
S = -3.2 + 0.5
S = -2.7
Entonces .:. hardlims(S) = -1
Por lo tanto hay error.

E = SalidaEsperada - SalidaOptenida
E = 1 - (-1)
E = 2

Nuevo valor de W1
NW1 = W1 + E*X1
NW1 = 0.5 + 2*2
NW1 = 0.5 + 4
NW1 = 4.5

Nuevo valor de W2
NW2 = W2 + E*X2
NW2 = -0.7 + 6*2
NW2 = -0.7 + 12
NW2 = 11.3

Nuevo Valor de BIAS
BIAS = BIAS + ERROR
BIAS = 0.5 + 2
BIAS = 2.5

La neurona quedo con los siguientes datos
X = (2,6)
W = (4.5,11.3)
BIAS  = 2.5

Red Aprendio.

Bueno una de las grandes dudas que tenia era como calcular el bias inicial en una neurona, ahora entiendo que tanto al bias como los pesos se le indican pesos aleatorios. En este ejemplo ya no hay una COnstante de aprendizaje, aun no entiendo porque. Ahora tratare de crear un ejercicio y luego lo posteo, Saludos.

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Inteligencia Artificial / Re: Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Miércoles 4 de Junio de 2008, 17:40 »
Hola de nuevo, pues gracias nuevamente y haber si me confirmas lo que acabo de aprender:

Sobre funciones AND, OR, XOR
AND(*): Devolvera "1" solo si todas las entradas son igual a 1, para todos los demas caso retornara "0".
OR(+): Devolvera "1" siempre y cuando haiga un "1" en algunas de las entradas, solo si todas las entradas son "0" devolvera "0".
XOR: Devolvera "1" siempre y cuango ambas entradas sean diferentes. Aqui tengo otra duda, ¿el XOR solo sirve para comparar 2 valores o entradas?
Citar
Ejemplo de los 9 amigos:
Entradas en orden = {1,1,1,1,1,1,1,1,1}
Pesos en orden={1,2,2,2,2,3,3,3,5}
Sumatoria de X*Y =23
indicando así que la neurona puede estar más o menos activada. A que te refieres con esto?

No entiendo esto por favor te agradeceria si me lo explicas nuevamente. PD: Se que 2 en decimal es "0010" en binario y que "5" en decimal es 0101 en binario y que "6" en decimal es "0110" en binario. ¿Quizas no te refieres a eso?
Citar
En el caso he aplicado un 'or' porque voy 'sumando' es decir 2d (01 en binario) 'or' 5d (1001 5 en binario) = 6d (1011 6 en binario).

Citar
a)1º (1*1) + 2º(2*1) + 3º(2*1) + 4º(2*1) + 5º(2*1) + 6º(3*1) + 7º(3*1) + 8º(3*1) + 9º(5*1)
B)1º (*1) + 2º(*2) + 3º(*2) + 4º(*2) + 5º(*2) + 6º(*3) + 7º(*3) + 8º(*3*1) * 9º(*1)
Se uso OR y el operador +
Se uso AND y el operador *
En conclucion para AND se usa el operador "+" y para OR se usa el operador "*". Es correcto ¿?

Bien bien, resulta que todo esto ya lo tengo entendido aunque como es natural aun sigo con algunas dudas, con lo que respecta a la funcion umbral o valor umbral, tengo entendido que para que una neurona se active el valor de la suma de las entradas por los pesos debe ser lo mas proximo a ese valor umbral, que de cierto tiene esto¿?. Si la suma es mayor a ese umbral la neurona generara una salida de "0" y si la suma es igual o menor al umbral generara una salida de "1" (claro esta que aun no estoy considerando el aprendizaje).

Nuevamente muchas gracias por tomarte el tiempo para responderme, ya que me interesa mucho el tema y se que responder a este tipo de post toma tiempo, Muchas gracias nuevamente y saludos.

 :)  :)  :)  :)

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Inteligencia Artificial / Re: Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Miércoles 4 de Junio de 2008, 13:11 »
Hola nuevamente, y si has interpretado bien mi pregunta, me referia a eso. Si he entendido bien tu respuesta si tengo una neurona que recibira 9 entradas:

Neurona recibe 9 entradas = {1,0,0,1,1,0,0,1,1}
Si e entendido bien, la salida sera 1 porque la cantidad de entradas con el valor de 1 es impar (corrigeme si me equivoco).

Pero entonces porque en el mi post anterior (hago referencia al post inicial) se tenian solo dos entradas y ambas tenian el valor de "1", sin ser impar el numero de "1" esta daba como resultado la salida "1", acaso sera que en ese caso se usaba la funcion AND ¿?, y si ese fuera el caso ayudenme a sacar esta duda:

-La funcion AND solo se usa o aplica cuando hay 2 entradas?
-La funcion XOR solo se usa o aplica cuando hay mas de 2 entradas?
-Cuando se usa la funcion OR ?

Gracias por su tiempo.
Saludos.

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Inteligencia Artificial / Funcionamiento De Una Neurona. Rna
« en: Lunes 2 de Junio de 2008, 19:39 »
Hola de nuevo. Gracias Nebire por contestar mi post anterior, no quise seguirlo porque no sabia como cambiar el titulo, pero en fin, gracias por tu respuesta y esperare por el ejemplo que te encuentras elaborando; mientras tanto despues de tanto leer y buscar en google, por fin e logrado comprender el funcionamiento de una Neurona. Aqui dejo el ejemplo para que todos vean como lo he conseguido y de paso me digan si es correcto:

Redes neuronales artificiales: Aprendizaje Supervisado
Ejemplo de entrenamiento:

Aprender las entradas:   

Entrada = {1,1} deberá producir la salida = {1}
Entrada = {0,0} deberá producir la salida = {0}
Pesos iniciales: {-1,-1}
Constante de aprendizaje: {1}

Función de transferencia:    rampa   
   
Si el resultado de la suma < 0, entonces la salida = 0
Si el resultado de la suma >= 0 y <= 1,  entonces la salida = entrada
Si el resultado > 1, entonces la salida  = 1

Presentamos el primer objeto:

     -1
1=====|...............|...............|
             |...............|...............|
     -1     |Sumatoria|activacion | ============>
1=====|...............|...............|

Usando la función suma tenemos: 1*-1 + 1*-1 = -2
Aplicando este resultado, la función T:   0

Recordemos que:Entrada = {1,1} debería producir la salida = {1}
De momento, la salida obtenida fue = {0}
Por tanto, hace falta… un ajuste sináptico

Constante = 1
Error = salida esperada - salida obtenida
Peso nuevo = Peso antiguo + ( Error  *  Entrada *  Constante)


Se aplica la regla Delta:
Ajuste para el peso 1
Error = 1- 0 = 1
Peso nuevo =  -1 + (1 * 1 * 1) = 0

Ajuste para el peso 2
Error = 1 - 0 = 1
Peso nuevo = -1 + (1 * 1 * 1) = 0

El primer objeto se presenta nuevamente:

     0
1=====|...............|...............|
             |...............|...............|
     0     |Sumatoria|activacion | ============>
1=====|...............|...............|

Usando la función suma tenemos: 1*0 + 1*0 = 0
Aplicando este resultado, la función T:1

1. Si presentamos nuevamente el segundo objeto, verificaremos que el resultado calculado es el esperado.
2. Se considera, entonces, que la red ha aprendido


Bueno pues con ese ejemplo e logrado enteder el funcionamiento aunque aun me pregunto lo siguiente:

En ese ejemplo solo hay 2 entradas, segun la formula dice que si las dos entradas  tienen un valor 1 generan un valor de salida 1, la pregunta es la siguiente: Que pasaria si son 5 o mas entradas como sabria yo, cuantas deberian ser 1 para que mi salida sea 1. Espero me entiendan.

Gracias.


PD: DIsculparan la representacion de la neurona pero no me dejo poner este post con links,. no se porque. Saludos.

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Inteligencia Artificial / Re: Pregunta Numero Uno. (rna)
« en: Viernes 30 de Mayo de 2008, 17:20 »
Hola nuevamente. Te agradesco por responder y aun no saco esta duda, quisiera que me expliques a que te refieres con:

...para que sea de control de flujo entonces sí...

...si no es sólo parte de precesamiento de los datos...

...Hay que diferenciar dato como dato, de dato de control y siempre hablando en términos generales...


Seria mejor sme ayudas con ejemplos.
Gracias.

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Inteligencia Artificial / Pregunta Numero Uno. (rna)
« en: Viernes 30 de Mayo de 2008, 03:29 »
Holas pues aqui mi primera pregunta. Segun todo lo que he ledido conosco lo siguiente:

Una red neuronal artificial o RNA, es un metodo de aprendizaje y procesamiento automatico inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Es un conjunto de neuronas interconectadas (RED) que colabora para producir un estimulo o salida (0=inhibitoria  ó 1=excitatoria).

La unidad anatomica por asi decirlo de nuestra RNA es la NEURONA, esta neurona recibe entradas atraves de conexiones con otras neuronas (SINAPSIS) y segun una funcion umbral o de activacion emite una salida(0 ó 1).

Duda 1: La duda que tengo es. ¿si la salida de una neurona es 0, esto significa que esa neurona no hara SINAPSIS con cualquier otra que se encuentre a su costado y en el caso que la salida sea 1, si se produce la SINAPSIS con otra neurona que este a su costado?

Las redes neuronales pueden ser de dos tipos.
- Supervisadas (Necesitan de la intervencion de un agente* para su aprendizaje).
- No supervisadas (No necesitan de la intervencion de un agente* para su aprendizaje)

*Entiendase como agente a una persona.

Bueno es un pequeño resumen de muchas paginas, las cuales he leido muchas veces. Haber si alquien me ayuda a salir de dudas. Estare de regreso pronto.

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Inteligencia Artificial / Nuevo En El Foro
« en: Viernes 30 de Mayo de 2008, 03:02 »
Hola a todos, mi nombre es Pedro y soy tecnico en computacion e informatica, pero lo que realmente me gusta es la programacion, no es por ser presumido pero soy bueno en ella, pero ese no es el punto; el punto es que hace ya un tiempo me han interesado las Redes Neuronales Artificiales (RNA), y quisisera saber mas de ellas, he leido por muchos sitios sobre ellas y sobre las funciones y demas, nunca lleve el curso de Inteligenia Artificial o derivados de ella, por ese motivo se me es complicado entender algunas cosas, he buscado por todos lados foros de discucion sobre este tema, y al parecer en este foro hay expertos y/o conocedores del tema, es por eso que me decidi en registrarme.

Bueno en estos dias estare molestandolos para que me expliquen algunas cosas, esperando aprender y queriendo ayudar, me despido y estaremos en contacto. Gracias.

Saludos.

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