ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA
AGROPECUARIA DE MANABÍ
MANUEL FÉLIX LÓPEZ
CARRERA
INFORMÁTICA
SEMESTRE SEXTO PERÍODO ABR. – AGO. /2014
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL I
TEMA
3:
INTRODUCCIÓN
A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
AUTORA:
FACILITADORA:
ING.
HIRAIDA SANTANA
INTRODUCCIÓN
En este capítulo hablaremos
sobre las Redes Neuronales Artificiales, cuál es su objetivo, los fundamentos
biológicos, las partes en las que se compone. Los modelos computacionales en
los cuales las redes neuronales siguen sus filosofías de diseño, reglas de
aprendizaje y funciones de construcción, además de la neurona artificial, la
estructura básica de la red y el aprendizaje de la misma.
INTRODUCCIÓN
A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Dentro de la Inteligencia
Artificial se pueden distinguir dos grandes áreas. Una se ocupa de la
construcción de sistemas con características que se puedan definir como
inteligentes. A este campo se lo denomina Inteligencia Artificial Simbólica. En
este caso, se define el problema a resolver y se diseña el sistema capaz de resolverlo
siguiendo esquemas prefijados por la disciplina. Los Sistemas Expertos siguen
este esquema: se introducen una serie de reglas lógicas, que recogen el
conocimiento de un experto sobre la materia, y mediante mecanismos de
inferencia parecidos a los que empleamos al razonar, se sacan conclusiones. En
la Inteligencia Artificial Simbólica se dice que los sistemas siguen un esquema
de arriba hacia abajo, ya que es necesario disponer de una aproximación a la
solución del problema y diseñarla completamente.
La otra gran área de la
Inteligencia Artificial, la Subsimbólica. En este caso no se realizan diseños a
alto nivel de sistemas capaces de resolver los problemas utilizando las
técnicas de la disciplina, sino que se parte de sistemas genéricos que van adaptándose
y construyéndose hasta formar por sí mismos un sistema capaz de resolver el
problema.
El objetivo de las Redes de
Neuronas Artificiales es llegar a diseñar máquinas con elementos neuronales de
procesamiento paralelo, de modo que el comportamiento global de esa red
“emule”, de la forma más fiel posible, los sistemas neuronales de los animales.
Esto hace imprescindible el estudio profundo de los mecanismos que rigen el
comportamiento de los sistemas neuronales.
FUNDAMENTOS
BIOLÓGICOS DE LAS REDES NEURONALES
El sistema de comunicación
neuronal se compone de tres partes:
1. Los
receptores, que están en las células sensoriales, recogen las informaciones en
forma de estímulos, bien del ambiente, bien del interior del organismo.
2. El
sistema nervioso, que recibe las informaciones, las elabora, en partes las
almacena y las envía en forma elaborada a los órganos efectos y a otras zonas
del sistema nervioso.
3. Órganos
diana o efectos (ejemplo: músculos y glándulas), que reciben la información y
la interpretan en forma de acciones motoras, hormonales, etc.
El elemento estructural y
funcional más esencial, en el sistema de comunicación neuronal, es la célula
nerviosa o neurona.
La misión de las neuronas
comprende generalmente cinco funciones parciales:
·
Las neuronas recogen la información que llega a
ellas en forma de impulsos procedentes de otras neuronas o de receptores.
·
La integran en un código de activación propio de
la célula. La transmiten codificada en forma de frecuencia de impulsos a través
de su axón.
·
A través de sus ramificaciones el axón efectúa
la distribución espacial de los mensajes.
·
En sus terminales transmite los impulsos a las
neuronas subsiguientes o a las células efectoras.
El funcionamiento en general
será el de una enorme malla que propaga señales electro-químicas de unas
células a otras y que va modificando sucesivamente la concentración de iones de
la sinapsis. Esta concentración iónica es muy importante, ya que las neuronas
no son elementos lineales; no se encargan simplemente de proyectar la acumulación
de las señales recibidas por sus dendritas, sino que funcionan a saturación;
producen una señal de activación si la señal recibida supera un cierto umbral,
permaneciendo inhibidas mientras tanto.
MODELO
COMPUTACIONAL
Existen modelos muy diversos de
redes de neuronas en los cuales se siguen filosofías de diseño, reglas de
aprendizaje y funciones de construcción de las respuestas muy distintas, una
primera clasificación se hace en función del recorrido que sigue la información
dentro de la red, y así se distinguen redes alentada hacia adelante y redes con
retro-alimentación.
La
Neurona Artificial
La neurona artificial, célula o
autómata, es un elemento que posee un estado interno, llamado nivel de
activación, y recibe señales que le permiten, en su caso, cambiar de estado.
Las neuronas poseen una función
que les permite cambiar de nivel de activación a partir de las señales que
reciben; a dicha función se le denomina función de transición de estado o
función de activación. Las señales que recibe cada neurona pueden provenir del
exterior o de las neuronas a las cuales está conectada.
El nivel de activación de una
célula depende de las entradas recibidas y de los valores sinápticos, pero no
de anteriores valores de estados de activación.
Estructura
básica de la red
La manera que las células se
conectan entre sí se la denomina patrón de conectividad o arquitectura de la
red. La estructura básica de interconexión entre células es la de la red
multicapa. Se trata de una estructura típica de implementación del paradigma
conocido como Retro-Propagación. El primer nivel lo constituyen las células de
entrada; estas unidades reciben los valores de unos patrones representados como
vectores que sirven de entrada a la red. A continuación hay una serie de capas
intermedias, llamadas ocultas, cuyas unidades responden a rasgos particulares
que pueden aparecer en los patrones de entrada. Puede habar uno o varios
niveles de ocultos. El último nivel es el de salida. La salida de estas
unidades sirve como salida de toda la red.
Cada interconexión entre
unidades de proceso actúa como una ruta de comunicación: a través de estas
interconexiones viajan valores numéricos de una célula con otra. Estos valores
son evaluados por los pesos de las conexiones. Los pesos de las conexiones se
ajustan durante la fase de aprendizaje para producir una Rede de Neuronas
Artificial fina.
Así pues, una Red de Neuronas
Artificial podría definirse como un grafo cuyos nodos están constituidos por
unidades de proceso idénticas, y que propagan información a través de los
arcos. En este grafo se distinguen tres tipos de nodos: los de entrada, los de
salida y los intermedios.
El funcionamiento de la red es
simple. Para cada vector de entrada, éste es introducido en la red copiando
cada valor de dicho vector en la célula de entrada correspondiente. Cada célula
de la red, una vez recibida la totalidad de sus entradas, las procesa y genera
una salida que es propagada a través de las conexiones entre células, llegando
como entrada a la célula destino. Una vez que la entrada ha sido, cuyos
componentes son cada uno de los valores de salida de las células de salida.
Aprendizaje
La parte más importante de una
Red de Neuronas Artificial es el aprendizaje. El esquema de aprendizaje de una
red es lo que determina el tipo de problemas que será capaz de resolver. Las
Redes de Neuronas Artificiales son sistemas de aprendizaje basados en
ejemplos. La capacidad de una red para
resolver un problema estará ligada de forma fundamental al tipo de ejemplos de
que dispone en el proceso de aprendizaje. Desde el punto de vista de los
ejemplos, el conjunto de aprendizaje deber poseer las siguientes
características:
·
Ser significativo. Debe haber un número
suficiente de ejemplos. Si el conjunto de aprendizaje es reducido, la red no
será capaz de adaptar sus pesos de forma eficaz.
·
Ser representativo. Los componentes del conjunto
de aprendizaje deberán ser diversos. Si un conjunto de aprendizaje tiene muchos
más ejemplos de un tipo que el resto, la red se especializará en dicho subconjunto
de datos y no será de aplicación general. Es importante que todas las regiones
significativas del espacio de estados estén suficientemente representadas en el
conjunto de aprendizaje.
El aprendizaje de una Red de
Neuronas Artificial consiste en la determinación de los valores precisos de los
pesos para todas sus conexiones, que la capacite para la resolución eficiente
de un problema. El proceso general de aprendizaje consiste en ir introduciendo
paulatinamente todos los ejemplos del conjunto de aprendizaje, y modificar los
pesos de las conexiones siguiendo un determinado esquema de aprendizaje. Una
vez introducidos todos los ejemplos se comprueba si se ha cumplido cierto
criterio de convergencia: de no ser así se repite el proceso y todos los ejemplos
del conjunto vuelven a ser introducidos. La modificación de los pesos puede
hacerse después de la introducción de cada ejemplo del conjunto, o una vez
introducidos todos ellos.
El criterio de convergencia
depende del tipo de red utilizado o del tipo de problema a resolver. La
finalización del periodo de aprendizaje se puede determinar:
·
Mediante un número fijo de ciclos. Se decide a
priori cuántas veces será introducido todo el conjunto, y una vez superado
dicho número se detiene el proceso y se da por aceptada la red resultante.
·
Cuando el error descienda por debajo de una
cantidad preestablecida. En este caso habrá que definir en primer lugar una
función de error, bien a nivel de patrón individual, bien a nivel de la
totalidad del conjunto de entrenamiento. Se decide a priori un valor aceptable
para dicho error, y sólo es para el proceso de aprendizaje cuando la red
produzca un valor de error por debajo del prefijado. Para este criterio puede
suceder que la red jamás consiga bajar por debajo del nivel prefijado, en cuyo
caso se debe disponer de un criterio adicional de parada, por ejemplo un número
de ciclos, que de utilizarse por la red significará que ésta no ha convergido.
En este caso la red se dice que no ha sido capaz de obtener una solución. Será
necesario probar cambiando alguno de los parámetros.
·
Cuando la modificación de los procesos sea
irrelevante. En algunos modelos se define un esquema de aprendizaje que hace
que las conexiones vayan modificándose cada vez con menor intensidad. Si el
proceso de aprendizaje continúa, llegará un momento en que ya no se producirán
variaciones de los valores de los pesos de ninguna conexión; en ese momento se
dice que la red ha convergido y se detiene el proceso de aprendizaje.
Dependiendo del esquema de
aprendizaje y del problema a resolver, se pueden distinguir tres tipos de
esquemas de aprendizaje:
·
Aprendizaje supervisado. Este tipo de esquemas,
los datos del conjunto de aprendizaje tienen dos tipos de atributos: los datos
propiamente dichos y cierta información relativa a la solución del problema.
·
Aprendizaje no supervisado. En este aprendizaje
los datos del conjunto de aprendizaje sólo tienen información de los ejemplos,
y no hay nada que permita guiar en el proceso de aprendizaje. La red modificará
los valores de los pesos a partir de información interna. Cuando se utiliza
aprendizaje no supervisado, la red trata de determinar características de los
datos del conjunto de entrenamiento: rasgos significativos, regularidades o
redundancias. A este tipo de modelos se los conoce también como sistemas
autoorganizados, debido a que la red se ajusta dependiendo únicamente de los
valores recibidos como entrada.
·
Aprendizaje por refuerzo. Es una variante del
aprendizaje supervisado en el que no se dispone de información concreta del
error cometido por la red para cada ejemplo de aprendizaje, sino que
simplemente se determina si la salida producida para dicho patrón es o no
adecuada.
El proceso consiste en
modificar los pesos de la red hasta que para todos los ejemplos del conjunto de
entrenamiento, la salida producida sea lo más posible a la deseada. Sin
embargo, esto no siempre indica que la red será capaz de solucionar el
problema, pues lo importante no es que el sistema dé buenas salidas sobre el
conjunto de aprendizaje, sino sobre los datos que puedan representarse en el
futuro, y cuyas salidas se desconocen.
Para poder determinar si la red
produce salidas adecuadas, se divide el conjunto de entrenamiento en dos
conjuntos que se llamarán de entrenamiento y de validación. El conjunto de
entrenamiento se utiliza para aprender los valores de los pesos. La diferencia
es que en vez de medirse el error en el conjunto de entrenamiento, se utiliza
el de validación. De esta manera, para medir la eficacia de la red para
resolver el problema, se utilizarán datos que no han sido utilizados para su
aprendizaje. Si el error sobre el conjunto de validación es pequeño, entonces
quedará garantizada la capacidad de generalización de la red.
Para que este proceso sea
eficaz los conjuntos de entrenamiento y validación deben tener las siguientes
características:
·
El conjunto de validación debe ser independiente
del de aprendizaje. No puede haber ningún tipo de sesgo en el proceso de
selección de los datos de validación.
·
El conjunto de validación debe cumplir las
propiedades de un conjunto de entrenamiento, descritas anteriormente.
Además, el conjunto de
validación puede utilizarse durante el aprendizaje para guiarlo en conjunción
con el de entrenamiento. En este caso el proceso seria el siguiente:
1. Asignar
a los pesos valores aleatorios.
2. Introducir
todos los ejemplos del conjunto de entrenamiento, modificando los pasos de
acuerdo con el esquema de aprendizaje supervisado elegido.
3. Introducir
todos los ejemplos del conjunto de validación. Obtener el error producido al
predecir dichos ejemplos.
4. Si el
error calculado en el paso anterior está por encima de cierto valor umbral, ir
a (2).
CIERRE
En
la IA se distinguen dos grandes áreas que son la Inteligencia Artificial
Simbólica y Subsimbólica, la primera la utilizan los sistemas expertos, porque realizan
diseños a alto nivel de sistemas capaces de resolver los problemas utilizando
las técnicas de la disciplina, y la segunda parte de sistemas genéricos que van
adaptándose y construyéndose hasta formar por sí mismos un sistema capaz de
resolver el problema. El objetivo de las Redes de Neuronas Artificiales es diseñar máquinas con elementos neuronales de
procesamiento paralelo, de modo que el comportamiento global de esa red “emule”,
los sistemas neuronales de los animales.
Los fundamentos biológicos de
las redes neuronales se componen de tres partes que son los receptores, e l
sistema nervioso y los órganos diana o efectos, el elemento estructural y
funcional más esencial, en el sistema de comunicación neuronal, es la célula
nerviosa o neurona.
Los
modelos computacionales de las neuronas siguen filosofías de diseño, reglas de
aprendizaje y funciones de construcción de las respuestas muy distintas, una
primera clasificación se hace en función del recorrido que sigue la información
dentro de la red. Además, la Neurona Artificial es un elemento que posee un
estado interno, llamado nivel de activación, y recibe señales que le permiten,
en su caso, cambiar de estado., as señales que recibe cada neurona pueden
provenir del exterior o de las neuronas a las cuales está conectada, el nivel
de activación de una célula depende de las entradas recibidas y de los valores
sinápticos. Así mismo la estructura básica de interconexión entre células es la
de la red multicapa y su funcionamiento es simple. El aprendizaje es la parte
más importante de una Red de Neuronas Artificial y debe poseer dos
características deber ser significativo es decir que debe haber un número
suficiente de ejemplos, y representativo es decir, los componentes del conjunto
de aprendizaje deberán ser diversos.
BIBLIOGRAFÍA
Russell,
S, y Norving P. 2004. Inteligencia
Artificial Un Enfoque Moderno. 2da ed.
Cap. 2. Pág. 37-62.
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