Modelo Y Arquitectura De La Red Algoritmo de Aprendizaje y Entrenamiento

1. RED De Retro-propagación Modelo Y Arquitectura De La Red

2. Red Multicapa R – S 1 – S 2 – S 3 Network

3. Arquitectura general de una red de propagación hacia atrás

15. Superficie de error

20. RED De Retro-propagación Algoritmo de Aprendizaje y Entrenamiento

24. Algoritmo de retropropagación Primer Paso

25. Algoritmo de retropropagación Segundo Paso

26. Algoritmo de retropropagación Tercer Paso

27. Suponer que se quiere utilizar una RNA (1-2-1)para aproximar la función :

28. Entrenamiento Si p = 1 y entonces:

29. Entrenamiento La salida de la primera capa es:

30. Entrenamiento Mientras que la salida para la segunda capa es : Y se calcula el error de la red que será de:

31. Entrenamiento Etapa 2 retropopagación de la sensibilidad. Se necesita derivar las funciones de transferencia de las capas de la Red:

32. Entrenamiento El punto de inicio se encuentra en la segunda etapa : La sensibilidad de la primera capa se calcula al retropropagar la sensibilidad desde la segunda capa :

33. Entrenamiento La etapa final del algoritmo conlleva la actualización de los pesos :

34. Entrenamiento La etapa final del algoritmo conlleva la actualización de los pesos y umbrales, para la capa de salida:

35. Entrenamiento Y para las capas ocultas:

36. Entrenamiento Estos resultados completan la primera iteración del algoritmo de la retropropagación. Se continuará iterando hasta que la diferencia entre la respuesta de la red y la función objetivo alcance algún nivel aceptable.

39. Superficie de error