Redes Neuronales Artificiales – Rodrigo Salas.

Redes Neuronales Artificiales Rodrigo Salas Departamento de Computación. Universidad de Valparaíso.

1. Introducción En las última década las Redes Neuronales Artificiales (ANN) han recibido un interés particular como una tecnología para minería de datos, puesto que ofrece los medios para modelar de manera efectiva y eficiente problemas grandes y complejos. Los modelos de ANN son dirigidos a partir de los datos, es decir, son capaces de encontrar relaciones (patrones) de forma inductiva por medio de los algoritmos de aprendizaje basado en los datos existentes más que requerir la ayuda de un modelador para especificar la forma funcional y sus interacciones. Las ANN son un método de resolver problemas, de forma individual o combinadas con otros métodos, para aquellas tareas de clasificación, identificación, diagnóstico, optimización o predicción en las que el balance datos/conocimiento se inclina hacia los datos y donde, adicionalmente, puede haber la necesidad de aprendizaje en tiempo de ejecución y de cierta tolerancia a fallos. En estos casos las RNAs se adaptan dinámicamente reajustando constantemente los “pesos” de sus interconexiones. Las ANN se basan en la analogía que existe en el comportamiento y función del cerebro humano, en particular del sistema nervioso, el cual está compuesto por redes de neuronas biológicas que poseen bajas capacidades de procesamiento, sin embargo toda su capacidad cognitiva se sustenta en la conectividad de éstas. La unidad de una red neuronal artificial es un procesador elemental llamado neurona que posee la capacidad limitada de calcular, en general, una suma ponderada de sus entradas y luego le aplica una función de activación para obtener una señal que será transmitida a la próxima neurona. Estas neuronas artificiales se agrupan en capas o niveles y poseen un alto grado de conectividad entre ellas, conectividad que es ponderada por los pesos. A través de un algoritmo de aprendizaje supervisado o no supervisado, las ANN ajustan su arquitectura y parámetros de manera de poder minimizar alguna función de error que indique el grado de ajuste a los datos y la capacidad de generalización de las ANN. Existe un gran número de arquitecturas neuronales, sin embargo, en este proyecto mostraremos dos de las arquitecturas más famosas, las redes feedforward y los mapas autoorganizativos.

-- 1 –

Redes Neuronales Artificiales – Rodrigo Salas.

2. La Estructura de los modelos de ANN Modelo de la Unidad de Procesamiento Elemental McCulloch and Pitts en 1943 [MP43] concibieron un modelo abstracto y simple de una neurona artificial, este es el elemento básico de procesamiento en una red neuronal artificial. En la figura 1 se muestra su esquema:

Figura 1: Esquema de una neurona artificial

El modelo está compuesto por un vector de pesos w = ( w1 ,..., w d )

T

equivalente a las conexiones

sinápticas en una neurona real, w0 es el umbral de acción o activación, el vector x es la entrada y el escalar y la salida de la unidad. La actividad consiste en generar una única salida y a partir de la aplicación de la función de activación γ a la suma ponderada entre el vector de entrada

x = ( x1 ,..., x m ) T y el vector de pesos w = ( w1 ,..., wd ) T más un sesgo w0, obteniéndose la siguiente expresión:

 m  y = γ  ∑ wi x i + w 0   i =1  donde γ es una función no-lineal. La función propuesta por McCulloch-Pitts posee una salida binaria ±1 conocida como la función de todo o nada que equivale a la función signo dada por

1 − 1

γ ( z ) = sgn( z ) = 

z≥0 z