El perceptrón es otro tipo de neurona desarrollada años posteriores. Su funcionamiento es exactamente el mismo que los anteriores. Ahora vamos a ver cómo una neurona aprende.
Supongamos que tenemos una neurona bidimensional (de dos entradas) con un umbral determinado, si se supera dicho umbral la salida pertenece a la categoría A (salida=1) y si no se supera pertenece a la categoría B (salida=-1). Como tenemos dos dimensiones, podemos representar la función como una recta de esta forma:
A un lado de la cuál pertenecerán los de la categoría A y al otro lado los de la categoría B. A partir de aquí podemos extenderlo a más entradas y con ello la resolución, esta vez, de hiperplanos.
El proceso de aprendizaje es el siguiente: se introduce un patrón de los del conjunto de aprendizaje, cuyo resultado tiene que pertenecer a la categoría A. Si la salida pertenece a dicha categoría (salida=1) no haremos nada. Si por el contrario la salida es -1, la respuesta de la red es incorrecta y lo clasifica como categoría B. El aprendizaje consiste en modificar los valores de las conexiones, es decir, los pesos. Como la salida producida es inferior a la salida correcta, aumentaremos los pesos. Dicho aprendizaje se puede expresar con la siguiente fórmula: . Donde
es cada uno de los patrones de entrenamientos y
la categoría a la que pertenece.
Como podemos ver para este tipo de neurona, los patrones deben ser introducidos una y otra vez hasta que exista un ciclo donde se han introducido todos y hayan sido correctamente clasificados. Más adelante trataremos con otro modelo más sofisticado.
Como evolución al perceptrón simple que vimos anteriormente llega el Perceptrón Multicapa, tal como se ve en la siguiente imagen:
Al ser sus ecuaciones más complejas, las adjunto en un pdf:
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4 Comentarios
Sebb
Me recuerda al método de SOR 😛
Sebb
El comentario de antes es mío… He tenido un problema técnico xD
Sebb
Menudo inutil estoy hecho… ahora si me he autenticado bien xDD
Atlos
jajaja, y yo que creia que tenia visitantes nuevos xd