Actividad-8
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1
Aprendizaje del Perceptron Multicapa Mediante
Retropropagación del Error
Control Inteligente
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2
Temario
Dibuje un perceptron multicapa con 2 entradas, 2 neuronas escondidas, y una neurona de salida
Escriba las fórmulas de actualización de cada uno de los pesos de conexión entre las neuronas de la capa oculta y
la capa de salida.
Fórmulas de actualización de los pesos de conexión entre las entradas y las neuronas de la capa oculta.
Batch Training
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3
Temario
Escriba el programa para realizer el aprendizaje por retropropagación del error para que la red neuronal del ejercicio 1 aprenda a partir de los patrones de entrenamiento de una compuerda XOR. Considere
un factor de aprendizaje de 0,1; alfa=4. Grafique la curva de aprendizaje. Considere aprendizaje en línea(ejemplo por ejemplo).Grafique las líneas de frontera de la red neuronal de acuerdo a lo
realizado en la actividad 7
Repita el numeral 4 pero con aprendizaje en paquete (“batch”). Grafique las líneas de frontera de la red neuronal de acuerdo a lo
realizado en la actividad 7
Batch Training
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4
Batch Training
Dibuje un perceptron multicapa con 2 entradas, 2 neuronas escondidas, y una neurona de salida.
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5
Batch Training𝐼𝑛0
𝐼𝑛1
𝐼𝑛2
𝑠0(2)
𝑠1(2)
𝑠2(2)
𝑠1(3)𝑤11
𝑤12
𝑤21
𝑤22
𝑤01
𝑤02
𝑤𝑠0
𝑤𝑠1
𝑤𝑠2
𝑠1(2)= 𝑓 (𝑤01 𝐼𝑛0+𝑤11 𝐼𝑛1+𝑤21 𝐼𝑛2)
𝑠2(2)= 𝑓 (𝑤02 𝐼𝑛0+𝑤12 𝐼𝑛1+𝑤22 𝐼𝑛2)
𝑜𝑢𝑡=𝑠1(3)= 𝑓 (𝑤𝑠0𝑠0(2 )+𝑤𝑠 1𝑠1( 2)+𝑤𝑠2𝑠2(2))
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6
Batch Training
Escriba las fórmulas de actualización de cada uno de los pesos de conexión entre las neuronas de la capa oculta y la capa de salida.
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7
Perceptrón multicapa con una entrada, una neurona escondida y una neurona de salida.
Batch Training
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8
Perceptrón multicapa con una entrada, una neurona escondida y una neurona de salida.
𝛥𝑤𝑠 2=−ƞ.𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 .(−1).⍺ .𝑜𝑢𝑡 .(1−𝑜𝑢𝑡) (𝑜𝑢𝑡 2)
Batch Training
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9
Fórmulas de actualización de los pesos de conexión entre las entradas y las neuronas de la capa oculta.
Batch Training
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10
Batch Training
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11
Escriba el programa para realizer el aprendizaje por retropropagación del error para que la red neuronal del ejercicio
1 aprenda a partir de los patrones de entrenamiento de una compuerda XOR. Considere un factor de aprendizaje de 0,1;
alfa=4. Grafique la curva de aprendizaje. Considere aprendizaje en línea(ejemplo por ejemplo).
Grafique las líneas de frontera de la red neuronal de acuerdo a lo realizado en la actividad 7.
Batch Training
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12
%Factor de Aprendizaje eta=0.5;w01=-1.1;w11=1.2;w21=-0.1;w02=-0.5;w12=1.1;w22=0.9;ws0=-2.1;ws1=-1.1;ws2=0.1;dw01=0;dw11=0;dw12=0;dw02=0;dw21=0;dw22=0;
dws0=0;dws1=0;dws2=0;c=0;%Entradasin0=1;in1=[0 0 1 1];in2=[0 1 0 1];%Salidasout1=[0 0 0 0];out2=[0 0 0 0];out=[0 0 0 0];%Objetivotarg=[0 1 1 0];%Factor de Suavidad Sigmoidealpha=4;
Programa RealizadoBatch Training
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13
Programa RealizadoBatch Training
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14
Programa RealizadoBatch Training
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15
Curva de aprendizaje
Batch Training
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16
Líneas de frontera
Batch Training
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17
Líneas de frontera
Batch Training
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18
Batch Training
Repita el numeral 4 pero con aprendizaje en paquete (“batch”). Grafique las líneas
de frontera de la red neuronal de acuerdo a lo realizado en la actividad 7.
![Page 19: Actividad-8](https://reader035.fdocumento.com/reader035/viewer/2022062520/5695d0071a28ab9b0290a10f/html5/thumbnails/19.jpg)
19
Batch Training
El algoritmo de aprendizaje descenso de gradiente contiene una suma sobre todos los patrones de entrenamiento p
Cuando sumamos los cambios en el peso de todos los patrones de formación de este tipo, y los aplicamos de una sola vez, se llama Entrenamiento por Lotes.
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Batch Training
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21
Batch Training
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22
Batch Training
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23
Batch Training
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
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24
Batch Training
00.2
0.40.6
0.81
0
0.5
10
0.2
0.4
0.6
0.8
1
in1in2
out
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Batch Training