INTELIGENCIA ARTIFICIAL

FUNCIONES DE ACTIVACION Y CÁLCULO DE LA SALIDA DE LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES

LABORATORIO No. 1

OBJETIVO:

� Revisar el concepto y aplicación de las diferentes funciones que representan a

las RNAs.

� Graficar las diferentes funciones de activación utilizados usualmente en RNAs.

� Revisar el método del cálculo de las salidas de las RNAs.

� Hallar la salida de RNAs.

RESUMEN TEORICO

1. FUNCIONES QUE REPRESENTAN A LAS RNAS:

La salida de una neurona viene dada por tres funciones:

a. Una función de propagación.

b. Una función de activación.

c. Una función de transferencia.

a. Una función de propagación.

• También es conocida como función de excitación.

• Consiste en la sumatoria de cada entrada multiplicada por el peso de su

interconexión (valor neto).

• Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es negativo, se

denomina inhibitoria.

b. Una función de activación

• La función de activación, modifica a la función de propagación.

• Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de

propagación.

c. Función de transferencia

• La función de transferencia, se aplica al valor devuelto por la función de

activación.

Por lo general se utiliza indistintamente la función de transferencia con la función

de activación (FT).

Como función de transferencia se usan generalmente las siguientes funciones:

- Escalón: hardlim, hardlims

- Lineal: purelin

- No lineal: radbas, logsig, tansig,

- Competitiva: compet

- Saturación: satlin, satlins

2. CALCULO DE LA SALIDA DE LAS RNAS:

Calcular las salidas de la RNA cuya función de

transferencia es hardlim:

Datos: Entradas I = [i1; i2], pesos W=[w11 w12; w21 w22]

y bias b=[b1; b2]

Función de propagación de la Np1 (Salida O1’) y de la Np2 (Salida O2’):

O1’ = I1w11 + I2 w21 + b1

O2’ = I1w12 + I2 w22 + b2

Salida de la Np1 (Salida O1) y de la Np2 (Salida O2’):

O1= hardlim(O1’) = hardlim(I1w11 + I2 w21 + b1)

O2 = hardlim(O2’) = hardlim(I1w12 + I2 w22+ b2)

La salida matricial puede calcularse matricialmente:

O = hardlim(W’I+B)

Donde:

W es la matriz d pesos, I es la matriz de las entradas, y B es la matriz de bias

acondicionada a I.

Dando valores a las matrices:

I = [1 -1.5 2 -2.5 3; -1 1.5 -2 2.5 -3], W = [-2 -1; 1 2] y b=[-1; 2].

O = hardlim(W’I + b) = [0 1 0 1 0; 0 1 0 1 0]

PROCEDIMIENTO

1. Diseñar una red bicapa 10/5/8, cuya función de transferencia es hardlims y hardlim

respectivamente. Proporcionar los valores necesarios y hallar la salida de la red.

Cada entrada es un vector de 41 números enteros aleatorios con valores

comprendidos entre -3 y 3.

2. Diseñar una red tricapa de 18 neuronas. Las neuronas procesadoras de la salida

son 3 menos que la capa oculta, y la primera capa oculta tiene 2 neuronas

procesadoras más que la segunda. La función de transferencia de la primera capa

procesadora es igual al de la última. Proporcionar los valores necesarios y hallar la

salida de la red. Cada entrada es un vector de 13 números reales aleatorios con

valores comprendidos entre -1.5 y 1.5.

3. Plantear un ejercicio de diseño similar a los anteriores, con datos y valores

diferentes; y hallar la salida.

4. Graficar la salida cuando a las señales dadas se les aplica las funciones de

transferencia escalón y competitiva:

a. Señales: unidimensionales, bidimensional y tridimensionales.

b. Señales:

a. Un sonido (su nombre) centrado sobre el eje vertical,

b. Una imagen (su foto) centrado en el eje vertical.

c. Señales aleatorias: unidimensionales, bidimensional y tridimensionales.

5. Hallar la salida de la siguiente RNA utilizando cada una de las funciones de

transferencia no lineales y saturación estudiadas:

Datos:

a. Entradas I = [1.2 2 -1; -1 -3 2; 2 0 -1], W = [-2 -1;

3 1;-1 -2] y b= [-1.5; 1.2].

b. Entradas I = [-1:3; -2:2; -3:1], W = [1 -2; 2 3; 2 -1]

y b= [-1, 1.5].

c. Entradas I = [cos(-1:0.2:3); sin(-2:0.2:2); tan(-

3:0.2:1)], W = [1 -2; 2 3; 2 -1] y b =[-1.2, 1.2].

INFORME FINAL

El Informe de Laboratorio es un documento gráfico en lo posible y es redactado en

Word con el desarrollo del laboratorio contiene observaciones y comentarios. No

deben contener códigos. Los códigos se adjuntan en archivos *.m (del matlab) dentro

de la carpeta de su laboratorio. En el Informe solo se hace referencia a los códigos.

Niveles de Informe:

• Primer nivel: Observaciones. Imágenes con comentarios cortos. Redactar al ir desarrollando el laboratorio. (Requiere desarrollar el laboratorio).

• Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el laboratorio. (Requiere haber desarrollado el laboratorio).

• Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere la lectura de otras fuentes).

Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta para el Laboratorio 1

con el siguiente formato de nombre:

IA_PaternoM_L1

Esta carpeta debe contener:

- El Informe de Laboratorio,

- Los códigos( archivos *.m comentados),

- Las fuentes y

- Recursos utilizados.

Las fuentes deben conservar el nombre original de archivo y se debe agregar en su

nombre “_L1” al final.

CUESTIONARIO

1. Muestre los resultados de los procedimientos y ejercicios del laboratorio.

2. Crear una RNA tricapa y utilice dos funciones de transferencia diferentes, proporcione las entradas vectoriales, las bias y halle la salida. Cada entrada tiene 15 valores aleatorios entre -2 y 2.

3. Diseñar una RNA tetracapa y con funciones de transferencia hm/hs/compet/satlins, proporcione las entradas vectoriales, las bias y halle la salida. Cada entrada tiene 20 valores aleatorios entre -1 y 1.

4. En cada procedimiento y ejercicio mostrar sus observaciones, conclusiones y recomendaciones.

NOTA: - Si en el Informe del Laboratorio se encuentra un ejercicio copiado o

parcialmente copiado la nota del Laboratorio será CERO.

- Los laboratorios presentados fuera del plazo establecido tendrán nota NS.

FUNCIONES DE MATLAB: Deben utilizarse en éste laboratorio.

random, rand, randi, plot, plot3, stem, wavrecord, wavread, wavwrite, wavplay, imread, imwrite, imshow y las FT.