Red Neuronal

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DEL PERU
FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRONICA
LABORATORIO DE REDES NEURONALES

TEMA:
Neuronas Perceptron
ALUMNO:
Castillo Maúrtua, Luis Alberto
CODIGO:
0721710
FECHA:20 de Octubre de 2012.

A continuación se presenta un arreglo de neuronas perceptron para simular compuertas lógicas:
Representación de la Función OR de 2 entradas

La función OR de 2entradas, se puede representar con una sola neurona, la cual realizará la clasificación en dos clases diferentes. A continuación se muestra, en la figura la tabla de la función OR de 2 entradas y la redneuronal utilizada. Las dos primeras columnas de la tabla mostrada, indican todas las combinaciones posibles para los cuatro vectores de entrada, con dos elementos cada uno. En cuanto que la terceracolumna, representa la salida deseada (un elemento) por cada vector de entrada.

X1 | X2 | Y1 |
1 | 1 | 1 |
1 | 0 | 1 |
0 | 1 | 1 |
0 | 0 | 0 |


El vector de entrada será:

X = [1 1 0 0, 1 0 1 0];

Y el de salida será:

Yd=[1 1 1 0];

Luego, se procede a crear la red neuronal Perceptron con la función “newp”. En esta función se debe incluir la cantidad de neuronas, una matrizcon los valores máximos y mínimos por cada elemento del vector de entrada, y el tipo de función de transferencia utilizada. La regla de aprendizaje utilizada es la perteneciente a Perceptron:“learnp”.

help newp
net = newp( [ 0 1 ; 0 1 ] , 1 , 'hardlim' , 'learnp' );
net.iw %tamaño de la matriz de pesos
net.iw{1} %pesos iniciales
net.b{1} %bias inicial

La función “newp” creapesos y bias iniciales iguales a cero. Pero también es posible crearlos a partir de valores pequeños y aleatorios ( net.iw{1} = randn(1,2) ; ) Antes de proceder con el entrenamiento, se observa que lasalida total con los pesos y bias iniciales es:

Y = sim( net , X )
Salida : Y =1 0 1 1
Lo cual indica que es totalmente diferente a la salida deseada. Por ello, se necesita entrenar los pesos y...