Redes Neuronales A Travs De Ejemplos. Aplicaciones Con Matlab PDF Download
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Author: Cesar Perez Lopez Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781978319974 Category : Languages : es Pages : 158
Book Description
Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci�n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci�n que se les alimenta. La principal caracter�stica de esta nueva tecnolog�a de redes neuronales es que puede aplicarse a gran n�mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te�ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im�genes, reconocimiento de voz, an�lisis y filtrado de se�ales, clasificaci�n, discriminaci�n, an�lisis financiero, predicci�n din�mica, etc. Las redes neuronales tratan de emular el sistema nervioso, de forma que son capaces de reproducir algunas de las principales tareas que desarrolla el cerebro humano, al reflejar las caracter�sticas fundamentales de comportamiento del mismo. Lo que realmente intentan modelizar las redes neuronales es una de las estructuras fisiol�gicas de soporte del cerebro, la neurona y los grupos estructurados e interconectados de varias de ellas, conocidos como redes de neuronas. De este modo, construyen sistemas que presentan un cierto grado de inteligencia. No obstante, debemos insistir en el hecho de que los sistemas neuronales artificiales, como cualquier otra herramienta construida por el hombre, tienen limitaciones y s�lo poseen un parecido superficial con sus contrapartidas biol�gicas. Las redes neuronales, en relaci�n con el procesamiento de informaci�n, heredan tres caracter�sticas b�sicas de las redes de neuronas biol�gicas: paralelismo masivo, respuesta no lineal de las neuronas frente a las entradas recibidas y procesamiento de informaci�n a trav�s de m�ltiples capas de neuronas.Una de las principales propiedades de estos modelos es su capacidad de aprender y generalizar a partir de ejemplos reales. Es decir, la red aprende a reconocer la relaci�n (que no deja de ser equivalente a estimar una dependencia funcional) que existe entre el conjunto de entradas proporcionadas como ejemplos y sus correspondientes salidas, de modo que, finalizado el aprendizaje, cuando a la red se le presenta una nueva entrada (aunque est� incompleta o posea alg�n error), en base a la relaci�n funcional establecida en el mismo, es capaz de generalizarla ofreciendo una salida. En consecuencia, podemos definir una red neuronal artificial como un sistema inteligente capaz, no s�lo de aprender, sino tambi�n de generalizar.En este libro se presentan ejemplos pr�cticos del trabajo con redes neuronales a trav�s de MATLAB. Se muestran aplicaciones sobre ajuste de modelos, reconocimiento de patrones, an�lisis cl�ster, predicci�n de series temporales, Big Data y redes neoronales, computaci�n paralela con redes nuronales y otros ejemplos similares
Author: Cesar Perez Lopez Publisher: Createspace Independent Publishing Platform ISBN: 9781978319974 Category : Languages : es Pages : 158
Book Description
Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci�n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci�n que se les alimenta. La principal caracter�stica de esta nueva tecnolog�a de redes neuronales es que puede aplicarse a gran n�mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te�ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im�genes, reconocimiento de voz, an�lisis y filtrado de se�ales, clasificaci�n, discriminaci�n, an�lisis financiero, predicci�n din�mica, etc. Las redes neuronales tratan de emular el sistema nervioso, de forma que son capaces de reproducir algunas de las principales tareas que desarrolla el cerebro humano, al reflejar las caracter�sticas fundamentales de comportamiento del mismo. Lo que realmente intentan modelizar las redes neuronales es una de las estructuras fisiol�gicas de soporte del cerebro, la neurona y los grupos estructurados e interconectados de varias de ellas, conocidos como redes de neuronas. De este modo, construyen sistemas que presentan un cierto grado de inteligencia. No obstante, debemos insistir en el hecho de que los sistemas neuronales artificiales, como cualquier otra herramienta construida por el hombre, tienen limitaciones y s�lo poseen un parecido superficial con sus contrapartidas biol�gicas. Las redes neuronales, en relaci�n con el procesamiento de informaci�n, heredan tres caracter�sticas b�sicas de las redes de neuronas biol�gicas: paralelismo masivo, respuesta no lineal de las neuronas frente a las entradas recibidas y procesamiento de informaci�n a trav�s de m�ltiples capas de neuronas.Una de las principales propiedades de estos modelos es su capacidad de aprender y generalizar a partir de ejemplos reales. Es decir, la red aprende a reconocer la relaci�n (que no deja de ser equivalente a estimar una dependencia funcional) que existe entre el conjunto de entradas proporcionadas como ejemplos y sus correspondientes salidas, de modo que, finalizado el aprendizaje, cuando a la red se le presenta una nueva entrada (aunque est� incompleta o posea alg�n error), en base a la relaci�n funcional establecida en el mismo, es capaz de generalizarla ofreciendo una salida. En consecuencia, podemos definir una red neuronal artificial como un sistema inteligente capaz, no s�lo de aprender, sino tambi�n de generalizar.En este libro se presentan ejemplos pr�cticos del trabajo con redes neuronales a trav�s de MATLAB. Se muestran aplicaciones sobre ajuste de modelos, reconocimiento de patrones, an�lisis cl�ster, predicci�n de series temporales, Big Data y redes neoronales, computaci�n paralela con redes nuronales y otros ejemplos similares
Author: Óscar Reinoso García Publisher: Universidad Miguel Hernández ISBN: 8418177268 Category : Technology & Engineering Languages : es Pages : 113
Book Description
En este libro se recogen algunos ejercicios y desarrollos en los que se exponen diferentes alternativas de aplicación de procedimientos y métodos de Inteligencia Artificial mediante el uso de diferentes herramientas para su aplicación. En particular, a lo largo de este texto se van a presentar diferentes redes neuronales que pueden ser empleadas para la resolución de diferentes ejemplos y aplicaciones prácticas. En concreto, a lo largo de las diferentes unidades se hace uso tanto de Matlab, como de Python como herramientas para el desarrollo y evaluación práctica de estos ejercicios. MATLAB, acrónimo de MATrix LABoratory, constituye hoy en día una herramienta matemática muy potente y muy empleada por multitud de investigadores de todo tipo en todo el mundo, particularmente en Ingeniería. Constituye un software de carácter general muy empleado en universidades y centros de investigación de todo el mundo. Por otro lado, el lenguaje de programación Python se ha convertido durante los últimos años en un lenguaje muy empleado para abordar diferentes problemas y algoritmos que emplean técnicas de Inteligencia Artificial. No es el cometido de este libro abordar las características principales de este lenguaje de programación sino presentar algunas opciones en las que utilizando este lenguaje se pueden implementar estos algoritmos para abordar problemas sencillos de inteligencia artificial. Por último, nos centramos en abordar ejemplos prácticos de cómo se pueden emplear diferentes modelos de redes neuronales para solucionar algunos casos.
Author: César Pérez López Publisher: ISBN: 9781549923265 Category : Languages : es Pages : 143
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MATLAB dispone de la herramienta "Toolbox de redes neuronales" que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar, y simular redes neuronales. MATLAB permite utilizar las redes neuronales para la clasificación, regresión, clustering, reducción de la dimensionalidad, predicción de series de tiempo, y el modelado de sistemas dinámicos y control.El Toolbox (caja de herramientas) incluye redes neuronales convolucionales, deep learnig, autoencoder, algoritmos de clasificación de imágenes y tareas de aprendizaje. Para acelerar el trabajo con grandes conjuntos de datos, puede distribuir los cálculos y datos a través de los procesadores de varios núcleos, GPU, y clusters de ordenadores utilizando Parallel Computing Toolbox.Este libro presenta, a través de ejemplos, el trabajo con el Toolbox de redes neuronales de MATLAB para ajuste de modelos, análisis clúster, predicción con series temporales, reconocimiento de patrones, implementación de paralelismo y tareas de Big Data.
Author: CESAR PEREZ LOPEZ Publisher: CESAR PEREZ ISBN: Category : Mathematics Languages : es Pages : 307
Book Description
MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a partir de valores pasados de esa serie de tiempo y valores pasados de una segunda serie de tiempo x(t). Esta forma de predicción se denomina red autorregresiva no lineal con entrada exógena (externa), o NARX. En el segundo tipo de problema de series temporales, sólo hay una serie involucrada. Los valores futuros de una serie temporal y(t) se predicen sólo a partir de valores pasados de esa serie. Esta forma de predicción se llama autorregresiva no lineal o NAR. El tercer problema de series de tiempo es similar al primer tipo, en el sentido de que están involucradas dos series, una serie de entrada (predictores) x(t) y una serie de salida (respuestas) y(t). Este libro desarrolla los métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales con MATLAB.
Author: A. Vidales Publisher: ISBN: 9781695815865 Category : Languages : es Pages : 144
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El Deep Learning (tambi�n conocido como aprendizaje estructurado profundo, aprendizaje jer�rquico o aprendizaje profundo de m�quina) es una rama del aprendizaje autom�tico basada en un conjunto de algoritmos que intentan modelar abstracciones de alto nivel en los datos utilizando habitualmente redes neuronales m�ltiples. En un caso simple, puede haber dos grupos de neuronas: las que reciben una se�al de entrada y las que env�an una se�al de salida. Cuando la capa de entrada recibe una entrada, pasa una versi�n modificada de la entrada a la siguiente capa. En una red profunda, hay muchas capas entre la entrada y la salida, permitiendo que el algoritmo utilice m�ltiples capas de procesamiento, compuestas de m�ltiples transformaciones lineales y no lineales.El Deep Learning es parte de una familia m�s amplia de m�todos de aprendizaje autom�tico basados en representaciones de aprendizaje de datos. Una observaci�n (por ejemplo, una imagen) puede representarse de muchas maneras, como un vector de valores de intensidad por p�xel, o de una manera m�s abstracta como un conjunto de bordes, regiones de forma particular, etc. Algunas representaciones son mejores que otras para simplificar la tarea de aprendizaje (por ejemplo, el reconocimiento facial o el reconocimiento de la expresi�n facial). Una de las finalidades del Deep Learning es reemplazar las caracter�sticas manuales por algoritmos eficientes para el aprendizaje de caracter�sticas sin supervisi�n o semisupervisadas y la extracci�n jer�rquica de caracter�sticas. La investigaci�n en esta �rea intenta hacer mejores representaciones y crear modelos para aprender estas representaciones a partir de datos a gran escala no etiquetados. Algunas de las representaciones se inspiran en los avances de la neurociencia y se basan vagamente en la interpretaci�n de los patrones de procesamiento de la informaci�n y comunicaci�n en el sistema nervioso, como la codificaci�n neuronal, que intenta definir una relaci�n entre varios est�mulos y las respuestas neuronales asociadas en el cerebro.Varias arquitecturas de Deep Learning como redes neuronales profundas, redes neuronales profundas convolucionales y redes neuronales recurrentes se han aplicado a campos como la visi�n por ordenador, el reconocimiento autom�tico del habla, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de audio y la bioinform�tica, en los que se ha demostrado que producen resultados de vanguardia en diversas tareas.
Author: Alejandro E Rodríguez-Sánchez Publisher: Rodriguez Sanchez, Alejandro Esteban ISBN: 9786072946675 Category : Languages : es Pages : 0
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Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales que combinan descripciones matemáticas y algoritmos para representar fenómenos o regularidades naturales. Estos modelos han sido aplicados con éxito en áreas clave como la robótica, exploración espacial y medicina, y es precisamente en este contexto que surge la necesidad de profundizar en su estudio. Este libro presenta sus fundamentos desde una perspectiva académica equilibrada en cuanto a los principios matemáticos que entrañan y a sus aplicaciones más esenciales. En la primera parte, los lectores podrán encontrar la información que describe los principios matemáticos, así como los algoritmos que dan lugar a la construcción de una red neuronal artificial. En esta parte se profundiza en el código para implementar una red neuronal desde cero. Con ello, se presentan los fundamentos de las redes neuronales artificiales. La segunda parte se adentra en dos aplicaciones muy populares de las redes neuronales artificiales: las tareas de regresión y clasificación, que son fundamentales para resolver una gran cantidad de problemas. En esta sección, se utiliza una librería especializada en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para presentar ejemplos y problemas resueltos a través del código proporcionado. Finalmente, se concluye con la presentación y mención de aplicaciones más avanzadas, como las redes neuronales empleadas en el Deep Learning. Este libro puede ser utilizado tanto por estudiantes de alguna carrera técnico-científica como por profesionales interesados en aprender acerca de las redes neuronales artificiales.
Author: Eduardo Francisco Caicedo Bravo Publisher: Universidad del Valle ISBN: 9587655109 Category : Technology & Engineering Languages : es Pages : 219
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El propósito general de este libro es ser una guía para que el lector interesado en trabajar con redes neuronales artificiales (RNA), esté en capacidad de solucionar problemas propios de su disciplina usando esta técnica de la inteligencia computacional. La estructura del libro se concibe desde los tipos de aprendizaje, ya que es la característica más importante que poseen las redes neuronales artificiales y en ella radica su principal fortaleza para solucionar y adaptarse a diversos problemas. En este libro se encuentran contenidos teóricos básicos que lo dejarán preparado para afrontar el estudio de libros y artículos de carácter avanzado, acompañado de problemas resueltos que afianzan el saber y el saber hacer.
Author: María Luisa Pérez Delgado Publisher: ISBN: 9788471337368 Category : Languages : es Pages : 140
Book Description
Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) constituyen una de las técnicas que intentan reproducir las características del cerebro. A diferencia de otras técnicas, que consideran el cerebro como una caja negra, las RNA intentan modelar su estructura fisiológica básica: la neurona, así como la agrupación de neuronas en sistemas que puedan mostrar un comportamiento que se pueda considerar, en alguna medida, inteligente. Al igual que los sistemas biológicos, los modelos artificiales consiguen resolver problemas en base al conocimiento adquirido mediante información que reciben de su entrono. Las RNA aprenden a resolver problemas a partir de una serie de ejemplos que representan el tipo de problema a resolver. Se describirán las técnicas básicas que utilizan las Redes Neuronales Artificiales para aprender a resolver problemas. Como el objetivo de este texto es presentar las Redes Neuronales Artificiales y su relación con la Estadística a un lector no versado en el tema, se ha intentado en la medida de lo posible evitar la aparición de expresiones matemáticas. Se han seleccionado siempre ejemplos muy sencillos y fáciles de entender, evitando las expresiones matemáticas más complejas. Estos sencillos ejemplos pueden ayudar al lector a entender el modo de operación de las Redes Neuronales Artificiales.
Author: J Cooper Publisher: Independently Published ISBN: Category : Languages : es Pages : 312
Book Description
El análisis de grandes datos examina archivos de gran tamaño para descubrir patrones ocultos, agrupaciones, correlaciones y otras percepciones. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia de negocios más tradicionales. En este libro se presentan técnicas de Big Data Analytics basadas en redes neuronales con la finalidad de ajustar funciones, realizar análisis clúster, profundizar en el reconocimiento de patrones, predecir con series temporales y optimizar el trabajo con redes neuronales como el Perceptrón Multicapa y la Red de Base Radial. También se trata el trabajo con técnicas de Deep Learning Los conceptos se ilustran con ejemplos resueltos con MATLAB
Author: Cesar Perez Lopez
Author: Cesar Perez Lopez
Author: Óscar Reinoso García
Author: César Pérez López
Author: CESAR PEREZ LOPEZ
Author: César Pérez López
Author: A. Vidales
Author: Alejandro E Rodríguez-Sánchez
Author: Eduardo Francisco Caicedo Bravo
Author: María Luisa Pérez Delgado
Author: J Cooper