RESUMEN
La respuesta aprendida y el tiempo de respuesta dados por el algoritmo perceptrónico, dependen de la escalada, los pesos sinápticos iniciales y las señales percibidas que identifican el patrón. Sugiere esto que si se proporciona un acercamiento a los pesos iniciales del perceptrón, tendientes a un reconocimiento de un sistema de patrones específico, la complejidad matemática se reducirá enormemente; produciendo un entrenamiento más rápido y preciso.
De esta manera se pretende mediante el resultado de esta investigación, introducir la teoría de la "inducción súbita", como una propuesta diferente y que se complementa con el clásico algoritmo de aprendizaje perceptrónico que hasta ahora se ha manejado en la literatura técnica. En este algoritmo se aprende la "fracción fractal" para determinar los pesos sinápticos.
Claves
Selectrón, perceptrón, perceptrón diferencial, perceptrón multicapa, inducción súbita, cerebro, neurotransmisión, patrones, neurona, memoria, ingeniería del conocimiento.
INTRODUCCION
El tiempo de respuesta y calidad de la respuesta del algoritmo de entrenamiento perceptrónico, dependen de los pesos iniciales y la escalada; si los pesos iniciales son drásticamente diferentes de los pesos de respuesta, para una escalada determinada, los pesos obtenidos como respuesta al aprendizaje; pueden no garantizar la certeza del reconocimiento de patrones en el momento de probar el perceptrón y la manera de mejorar esto es reducir grandemente la escalada, con inmenso incremento en el número de iteraciones necesarias para lograr el aprendizaje. Esta dificultad se podría resolver aplicando el "método de inducción súbita".
DEFINICIONES BASICAS
Inducción súbita: se define la inducción súbita como la determinación de los pésos iniciales sinápticos, que garantizan tendencia perceptronica con certidumbre en la respuesta obtenida y baja complejidad.
Sea un espacio de patrones de la misma naturaleza:
Se requiere que el patrón de señales "x" pueda ser censado mediante unidades equivalentes al patrón de señales "o".
El espacio interpatronal puede ser otro patrón que represente el medio entorno u otro patrón problema, incluso estar vacío en cuyo caso se manejarían diferencias finitas muy pequeñas.
Los puntos detectables más externos de sistema de cada patrón se denominan puntos de frontera.
Estos puntos incluso pueden ser aproximadamente más externos.
Los puntos de frontera de un patrón ubicado al frente de los puntos de frontera de otro patrón son puntos frontales.
Al darle nombre a los puntos del anterior sistema se muestran los siguientes puntos frontales.
Patrón 0: a,b,c,d
Patrón 1: 1,2,3,4
El campo de visión del punto 1 de frontera, implica todo lo que se puede ver desde su posición sobre la frontera del patron 0 y se forma con líneas o planos rectos tangentes al patrón 0 que encierran la mayor frontera de este patrón vista desde el punto 1
Los puntos de tangencia, se denominan puntos de tangencia del campo de visión y pueden corresponder a áreas de tangencia o ser puntos únicos de tangencia.
En la figura 3. se muestra con flechas los puntos de tangencia del campo de visión del punto 1, que corresponden a "d" y "a"
Igual los puntos 2, 3 y 4 tendrán campos de visión.
A la distancia fractal entre un punto o área y su punto o área de tangencia se le denomina arista de visión y puede ser una línea o un plano recto.
Se define como distancia fractal, la distancia entre dos puntos frontales de frontera:
Sea pi un punto que pertenece al patrón i con coordenadas (xi,yi)
Y sea qj un punto de frontera que pertenece al patrón j, con coordenadas (vj,wj).
La distancia fractal entre p "y" q se de calcula como
| Página siguiente |