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  |