Topicos de Sistemas Computacionales

[Aracely_G]

Encontre este ejemplo en una pagina y me parecio interesante para entender el tema,,,,leeanlo y haber que les parece

¿un ejemplo? imagina que deseas predecir si en un lugar concreto va a llover o no, y que para ello te proporcionan como variables de entrada, la humedad, la presion atmosferica, la velocidad del viento y la tempreatura. Es decir, tendrias un vector de 4 componentes.

Por otra parte la variable de salida es un vector de una sola componente que vale 0 o 1 (variable dicotomica) en funcion de si llueve o no llueve, dependiendo de los valores tetradimensionales de entrada a la "caja negra" (red neuronal).

Ahora solo necesitas disponer de una coleccion suficientemente amplia de datos o muestras recogidas por el centro meteorologico, en la que, para cada valor de esas 4 coordenadas el informe diga si el vector de salida es 0 o 1, es decir, si ha llovido o no. Por ejemplo, supongamos que el c. meteorologico solo te proporciona 3 muestras. Entonces tendrias una matriz de entrada de 3 x 4
y una de salida de 3x1.

23 1022 84 10 | 0
21 1024 73 25 | 1
29 1028 56 30 | 0


Las filas hacen referencia al numero de muestras, y las columnas al numero de componentes del vector. En este caso, la primera columna hace referenc a la temperatura en ºC, la segunda a la presion en milibares, la 3ª a la humedad relativa en % y la 4ª a la velocida del viento en m/s. La ultima columna es la matriz de 3x1 y solo vale 0 o 1 en funcion de si ha llovido o no.


Pues bien, a partir de estas muestras reales, se ha de entrenar a la red con uno de los dos algoritmos que te mencione. De esa forma se consigue ir modificando las variables internas de la red (llamadas pesos) de forma que vayan adoptando los valores optimos para que, una vez entrenada y a partir de un hipotetico vector de entrada, sea capaz de decidir si va a llover o no.

Es decir, es el tipico caso de reconocimiento de patrones en el que la RNA es capaz de clasificar los vectores de dimension N, segun un criterio dado. En elcaso particular que te expuse, la red seria capaz de clasificar los vectores 4-dimensionales de entrada en dos conjuntos:

1.- el conjunto de los que se corresponden con situacion de lluvia.
2.- el complementario del anterior.


Si lo que deseas es diagramas mas detalaldos y tecnicos de como funciona la red, desde un punto de vista grafico y matematico, te remito a esta URL:

http://www.tdx.cesca.es/TESIS_UIB/AV...4/tjmm6de9.pdf
Carlos Fernandez