Manual de Funcionamiento Del Módulo de Entrenamiento de Redes Neuronales
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8/18/2019 Manual de Funcionamiento Del Módulo de Entrenamiento de Redes Neuronales
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MANUAL DE
FUNCIONAMIENTO DEL
MÓDULO DE ENTRENAMIENTO
DE REDES NEURONALES
1. Introducción
El objetivo primordial de este manual es dar a los estudiante una guía de como
manipular el módulo de entrenamiento de rede neuronales, cómo elaborar elalgoritmo de backpropagation, utilizar el toolbox de Neural Network Start, y la
configuración del raspberry para la comunicación con simulink
El entrenamiento de la red neuronal, al realizar en el toolbox nos brinda una
facilidad de aprendizaje m!s r!pido, de modificar los datos de las matrices de
entrada, el peso sin!ptico de la misma y la migración a simulink de una manera
m!s efectiva
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En lo "ue respecta a la parte de comunicación con el medio externo, la placa
"ue vamos a utilizar es raspberry pi, por las bondades tecnológicas "ue nos
brinda y la escalabidad "ue tendremos con este dispositivo, el protocolo de
comunicación "ue vamos a utilizar es el #$%&'% Et(ernet, "ue nos permite
tener una conexión remota (acia nuestro proyecto
2. Algoritmo d !"c#$ro$"g"tion
%ara la elaboración del algoritmo de backpropagation "ue vamos a utilizar, se
debe tener claro cu!les son las ecuaciones
)o "ue primero debemos (acer es tener instalado el software elegido para el
entrenamiento "ue es *atlab + -.b, se (a elegido esta versión por"ue desde
esta versión ya existe la librería de raspberry pi, "ue se detallara a continuación
como se instala
En la ventana principal de *atlab "ue se muestra en la ilustración - /ebemos
(acer clic donde dice new; luego en Script, y se nos abre la nueva ventana "ue
se muestra en la ilustración +0 a"uí empezamos a ingresar la configuración del
algoritmo de entrenamiento
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Ilustración 1. Pantalla de Inicio de Matlab
1uente2 3utora
En el ingreso de los datos al Script, se debe considerar el ingreso de lasmatrices de las letras, para tener un diagrama ya elaborado de dic(as matrices
vamos a utilizar el comando prprob, "ue es el "ue inicializa las matrices de
ingreso
Ilustración 2. Pantalla Script
1uente2 3utora
3 continuación el algoritmo "ue est! siendo utilizado en el entrenamiento de la
red neuronal
45,#6 7 prprob0
plotc(ar8582,+99
setdemorandstream8pi90
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net- 7 feedforwardnet8+90
view8net-9
net- divide1cn 7 ::0
net- 7 train8net-,5,#,nn*3#)3;90
numNoise 7 . 0
5n 7 min8max8repmat85,-,numNoise9?numNoise9? +, 9,+90
#n 7 repmat8#,-,numNoise90
figure
plotc(ar85n82,+99
net+ 7 feedforwardnet8+=90
net+ 7 train8net+,5n,#n,nn*3#)3;90
noise)evels 7 2 =2-0
num)evels 7 lengt(8noise)evels90
percError- 7 zeros8-,num)evels90
percError+ 7 zeros8-,num)evels90
for i 7 -2num)evels
5test 7 min8max8repmat85,+,numNoise9
?numNoise9?noise)evels8i9, 9,+90
@- 7 net-85test90
percError-8i9 7 sum8sum8abs8#nAcompet8@-9999&8+>?numNoise?+90
@+ 7 net+85test90
percError+8i9 7 sum8sum8abs8#nAcompet8@+9999&8+>?numNoise?+90
end
figure
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plot8noise)evels,percError-?- , :AA:,noise)evels,percError+?- 90
title8:%ercentage of Becognition Errors: 90
xlabel8 :Noise )evel: 90
ylabel8 :Errors: 90
legend8 :Network -: ,:Network +: ,:)ocation: ,:Nort(Cest: 9
displayEndDf/emo*essage8mfilename9
)uego de ya escrito todo este algoritmo al enviar a correr el programa la
primera imagen "ue se nos va a visualizar es la de la matriz de la letra 3, "ue
es por defecto ser! la 3
Ilustración 3. Matriz de la Letra A
1uente2 3utora
$uando se empieza el entrenamiento de la neurona con el mapa de bits de la
letra "ue ya tenemos se deben desplegar las siguientes ventanas2
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Ilustración 4. cuación de la !ed "euronal
1uente2 3utora
Ilustración #. $o%ienzo del ntrena%iento de la !ed
1uente2 3utora
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3l finalizar el proceso de entrenamiento con la validación, el tiempo "ue se
demora en entrenar a la red y el mapa de bits de la imagen final las ventanas
"ueda así2
Ilustración &. Mapa de 'its de la !ed ntrenada
1uentes2 3utora
En esta parte de entrenamiento de la red lo nico "ue (emos ingresado por
código es la creación de las matrices de las letras del albeto "ue se deber!n ir
cambiando en la siguiente línea del código2
net- 7 feedforwardnet8-90
En donde el n mero es el "ue representa la letra del alfabeto, partiendo desde
- es 3
%ara finalizar esta parte del algoritmo de backpropagation, pasamos a la parte
del toolbox donde se puede observar donde se ingresa el valor de las matrices
creados desde el código
%ara poder tener una idea clara de lo "ue entrenamos podemos de la
'lustración F, podemos obtener las G graficas del resultado del entrenamiento
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Ilustración (. )alores *inales del entrena%iento de la red
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%ara obtener un mejor an!lisis del entrenamiento de la red neuronal y saber
"ue valores se deben cambiar para un mejor entrenamiento y validación las
gr!ficas "ue se obtienen son las siguientes2
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Ilustración 1 . "eural "etwor0 rainin rror isto ra%
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Ilustración 11. "eural "etwor0 rainin !e ression
1uente2 3utora
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%. N ur"l N t&or# St"rt
)uego de diseHado el algoritmo de entrenamiento procedemos a ingresar al
toolbox, para eso en la pantalla principal de *atlab ingresamos el comando
nnstart y nos aparece la siguiente pantalla2
Ilustración 12. Pantalla del oolbo
1uente2 3utora
)uego seleccionamos el ítem de entrenamiento "ue ser! Pattern Recognition
Tool , "ue es lo adecuado para el desarrollo de este proyecto, luego de eso la
ventana "ue nos va a salir es la siguiente
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Ilustración 135 )entana de e plicación de la red neuronal
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3l visualizar la explicación del tipo del algoritmo con el cual se va a entrenar y
ver el es"uema (acemos click en ne t, la pantalla 6ue se desplie a es la de
con i uración de las entradas 7 salidas de la neurona, para la cual debe%os
tener abierto el al orit%o 6ue se %enciona antes por6ue las %atrices 6ue se
8an a in resar son 9 7 .
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Ilustración 14. Selección %atriz 9 :entrada
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Ilustración 1#. Selección de la Matriz :salida
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En la siguiente imagen ya se configura cuantas capas ocultas va a tener
nuestra red
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Ilustración 1&. In reso de las $apas
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Ilustración 1(. Inicio del ntrena%iento
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Ina de las ventajas de utilizar el toolbox sobre el algoritmo es "ue este nos
facilita las gr!ficas de an!lisis en una sola ventana
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Ilustración 1+, =ra icas de Analisis lue o del ntrena%iento
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%ara finalizar ya con la parte del entrenamiento de la red neuronal y pasar a la
parte de configuración en simulink la ltima ventana "ue nos debe salir es la
siguiente
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Ilustración 1/. )enta inal del oolbo
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$on esto se concluye la fase de entrenamiento de la red neuronal para el
reconocimiento de patrones de im!genes y voz
%ara la configuración en simulink lo "ue debemos (acer es instalar la librería
de raspberry pi "ue se explica a continuación
'. In(t"l"ción d l" Li)r r*" d R"($) rr+ $i n M"tl")
%ara el proceso de instalación de la librería de raspberry, debemos irnos a la
pantalla principal de *atlab en la parte superior derec(a
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Ilustración 2 . Instalación de la Librer>a.
)uego de (acer clic en donde dice Get Hardware Support Packages, laventana "ue se nos tiene "ue abrir es la siguiente
Ilustración 21. )entana de Instalación de la Librer>a
Jamos a descargar el software de desde internet para lo "ue (acemos clic en
ne t, y la pantalla es la ilustración ++, donde seleccionamos Baspberry pi, y
(acemos clic en ne t.
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Ilustración 22. lección del pa6uete a instalar
)uego aceptamos los tKrminos en condiciones (asta "ue la ventana de
instalación nos "uede así, donde (acemos clic en Install.
Ilustración 23. Pantalla donde se %uestra el lu ar donde se instalara la librer>a.
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Ilustración 24. lección del pa6uete a instalarse
En la ilustración += se muestra la forma de configuración de la comunicación
Et(ernet, como se puede observar existe dos maneras de configurar pero en
esta ocasión vamos a utilizar la Local área home network.
Ilustración 2#, ipos de co%unicación
)uego de ya elegir el tipo de comunicación, *atlab procede a instalar el
firmware en la memoria S/ "ue se encuentra en el raspberry pi
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Ilustración 2&. Instalación del *ir%ware
Este es el paso final a continuación se debe configurar la comunicación entreestos dos dispositivos "ue se detalla en el punto =
,. Con-igur"ción d l" comunic"ción ntr R"($) rr+ + M"tl").
)o primero "ue debemos (acer es descargar la imagen "ue debeos grabar en
la memoria S/ "ue se inserta en el raspberry pi
El sistema operativo "ue debemos instalar es el Raspia whezzy de!"an#,
este imagen debemos descargarla directamente de la p!gina oficial de
raspberry pi
Se debo considerar "ue se necesita una memoria superior a GL;
)uego de ya tener instalada la imagen en nuestra memoria S/, debemos
(abilitar los puertos de comunicación SSM de la placa raspberry pi
%ara la (abilitación de estos puertos necesitaremos2
• *odem con conexión a internet• $omputador port!til• $able de alimentación micro IS; =J• $able Et(ernet• Baspberry pi
En el proceso de (abilitación vamos a necesitar dos programas adicionales "uedebemos instalar estos son2
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• #era #erm• '%Scan
Estos dos programas nos va ayudar para acceder a la raspberry y el otro para
poder buscar la '% del raspberry pi
Ilustración 2(. Inicio de sesión con SS
3l ya tener conectado nuestra placa raspberry pi a nuestro ordenador, debemos
ir al programa '%Scan para visualizar la dirección de nuestro raspberry pi
En mi caso el modem "ue me esta proveyendo de internet es de la empresa
estatal $N#, sabemos "ue la asignación de las '% a cada uno de sus e"uipos
es din!mica, "uiere decir "ue cada vez "ue asigna una dirección diferente, por
eso cada vez "ue conectemos nuestra raspberry pi a la red debemos buscar la
'% %ara poder visualizar si est! conectada a *atlab
El rango de direcciones en el "ue vamos a buscar la '% del raspberry debe ser
- + ->O - - 2 - + ->O - - , por"ue nuestro modem solo permite - e"uipos
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Ilustración 2+. Pantalla de IP Scanner
$omo podemos observar la '% asignada a nuestro raspberry es - + ->O - >
3(ora para poder configurar el SSM debemos abrir el #era #erm, el cual nos
permitir! acceder remotamente a nuestro raspberry pi
Ilustración 2/. Pantalla Principal del era er%
En este programa debemos ingresar la '%, "ue obtuvimos al scanner nuestro
modem
3l (acer clic en ok nos deben aparecer las siguientes pantallas2
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Ilustración 3 . Pantalla era ter%
En la ilustración . , se puede observar "ue nos pide el user na%e 7 pasword
de nuestra placa, por defecto estos son2
IserPName2 pi
%assword2 raspberry
)a siguiente pantalla "ue nos sale es2
Ilustración 31. Pantala SS del !aspberr7 Pi
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)os comandos para la configuración son2
sudo raspi$con%ig sudo apt$get update sudo apt$get upgrade
Estos tres comandos nos permiten (abilitar los puertos de comunicación con
*atlab, para verificar "ue nuestra configuración nos est! bien realizada
debemos dirigirnos a la pantalla principal de *atlab y escribir este comando &
ping '().'*+.'.*, esto nos permite ver si existe o no comunicación entre
nuestro computador y raspberry pi
Ilustración 32. Comunicación exitosa
Bealizado ya la comunicación exitosa entre matlab y raspberry, a(ora si
podemos pasar a la parte de entrenamiento en simulink
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