Redes Neuronales

Práctica de Laboratorio Nº16

Fundamentos de redes Neuronales

1. Objetivos.

- Conocer el comportamiento de las funciones dentro de una red neuronal.

- Aprender a realizar aplicaciones con redes neuronales.

2. Procedimiento.

Analizar el comportamiento de las siguientes funciones:

*Función de Activación Tangente Hiperbólica

x= [-3:0.1:3];

y = tanh(x);

plot(x,y)

Title ('Función de Activación Tangente Hiperbólica')

xlabel ('x')

ylabel ('tanh(x)')

*Función de Activación Logística

x= [-5:0.1:5];

y = logsig(x)

plot(x,y)

Title ('Función de Activación Logística')

xlabel ('x')

ylabel ('logsig(x) ')

*Para un vector de entrada

x= [1 0 1]

purelin(x)

tanh(x)

logsig(x)

satlin(x)

satlins(x)

hardlim(x)

Identifique las siguientes curvas.

*Una neurona

*Una neurona puede describirse de la siguiente forma.

x= [2 4 6]' *Observe el apóstrofe para indicar la matriz transpuesta.

w= [0.5 -0.25 0.33; 0.2 -0.75 -0.5]

b= [0.4 -1.2]'

y= tanh (w*x+b)

*Otra forma de describir la neurona anterior es la siguiente:

x= [1 2 4 6]'

w= [0.4 0.5 -0.25 0.33;-1.2 0.2 -0.75 -0.5]

y=

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