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otra sali-
de entradas de la
salida
la primera capa. Para cada una de estas neurona se computa multiplicando
«conectada» a En general, una sola salida, conectada a la entrada de otra neuro- azar o mediante un algoritmo evolutivo (véa- -Asigne una «potencia sináptica» inicial a cada conexión creada. Monte un total de M capas de neuronas. Para cada capa, monte las Cree Ni neuronas en la capa¡. Para cada una de estas neuronas, Una vez montada, la neurona hace lo siguiente en cada prueba de Si esta suma es mayor que
entradas, cada una neurona, o bien a uno de los números de entrada de otra neurona. na (que casi siempre está en una capa superior), o bien a la salida final. Cree No neuornas en la neuronas, «conecte» cada una de sus múltiples entradas a los «puntos» (estos es, los números) de los datos de entrada. Estas conexiones pue- Estos pesos pueden comenzar siendo todos iguales, pueden asignarse al azar' o pu
Múltiples Monte la primera capa de neuronas: den ser determinadas al se más adelante). 1 neuronas de esa capa. Para la capa¡: Las Cómo funciona cada neurona: reconocimiento.
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capas de
«SEUDOCÓDIGO» SIN MATEMÁTICAS NEURONAL PARA EL ALGORITMO DE RED He aquí el esquema básico del algoritmo de red neuronal. Son posibles muchas variantes y el diseñador del sistema tiene que suministrar cier- tos parámetros y métodos críticos, que a continuación se detallan. NEURONAL problema comprende los siguientes pasos: neuronal (esto es, las red la topología de red neuronal con ejemplos del problem
EL ALGORITMO DE RED La solución neuronal a un Definir la entrada. Definir la neuronas y las conexiones entre neuronas). Entrenar la cionar nuevos ejemplos del problema. ros. Pueden hallarse: en un cia de componentes) y la rentes en el tiempo; o Para montar una red neuronal:
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