Monografia Peru

EL PERCEPTRÓN

1. DEFINICION

La primera red neuronal conocida, fue desarrollada en 1943 por Warren McCulloch y Walter Pitts; la cual consistía en una suma de las señales de entrada, multiplicadas por unos valores de pesos escogidos aleatoriamente. La entrada es comparada con un patrón preestablecido para determinar la salida de la red. Si en la comparación, la suma de las entradas multiplicadas por los pesos es mayor o igual que el patrón preestablecido la salida de la red es uno (1), en caso contrario la salida es cero (0). Al inicio del desarrollo de los sistemas de inteligencia artificial, se encontró gran similitud entre su comportamiento y el de los sistemas biológicos y en principio se creyó que este modelo podía computar cualquier función aritmética o lógica.

La red tipo Perceptrón fue inventada por el psicólogo Frank Rosenblatt en el año 1957. Su intención era ilustrar algunas propiedades fundamentales de los sistemas inteligentes en general, sin entrar en mayores detalles con respecto a condiciones específicas y desconocidas para organismos biológicos concretos. Rosenblatt creía que la conectividad existente en las redes biológicas tiene un elevado porcentaje de aleatoriedad, por lo que se oponía al análisis de McCulloch Pitts en el cual se empleaba lógica simbólica para analizar estructuras bastante idealizadas. Rosenblatt opinaba que la herramienta de análisis más apropiada era la teoría de probabilidades, y esto lo llevó a una teoría de separabilidad estadística que utilizaba para caracterizar las propiedades más visibles de estas redes de interconexión ligeramente aleatorias.

Características

El Perceptrón simple es un modelo neuronal sin capa oculta, el cual maneja información binaria a su entrada y a su salida y su regla de aprendizaje por corrección de error es de tipo supervisado, realizando un entrenamiento offline, tiene una gran aplicación para reconocimiento de patrones sencillos de tipo linealmente separables, por ejemplo clasificar compuertas lógicas como AND y OR o aplicaciones más específicas como el reconocimiento de caracteres impresos alfa-numéricos.

2. ARQUITECTURA

La arquitectura de una red perceptrón consiste de una capa de S neuronas perceptrón, conectadas a r entradas a través de un conjunto de pesos Wij como se muestra en la figura. Como ya se mencionó anteriormente, los índices de la red i y j indican que Wij es la fuerza de conexión de la j-ésima entrada a la i-ésima neurona.

Arquitectura de una Red Perceptrón

La red perceptrón puede tener únicamente una sola capa, debido a que la regla de aprendizaje del perceptrón es capaz de entrenar solamente una capa. Esta restricción coloca limitaciones en

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