Aproximación de funciones de redes neuronales
Todos hemos oído la exageración de los medios de comunicación sobre la red neuronal de que la red neuronal es una especie de sistema de inteligencia. Si alguna vez has oído hablar de las redes neuronales, quiero hacerte unas preguntas sencillas:
La mayoría de los libros sobre redes neuronales son demasiado sofisticados e ignoran las lecciones más básicas. La mayoría de los autores asumen que la mayoría de los lectores entienden matemáticas superiores y que debes saber cálculo y cómo programar en C++ o Python. ¿Hay alguna esperanza de que puedas hacer una red neuronal en una simple calculadora científica o en una hoja de cálculo sin ningún tipo de programación? Ahí es donde entra este tutorial de Redes Neuronales. Si sólo quieres entender qué es una red neuronal, cómo funciona y cómo se puede aplicar para resolver los problemas de tu vida (no para hacer investigación para construir un nuevo tipo de red neuronal, sino para utilizar la red neuronal en tu vida diaria), entonces este tutorial es para ti.
Este tutorial hace hincapié en los ejemplos numéricos, soluciones de hoja de cálculo como proyectos integrales y cómo aplicar la red neuronal para resolver los problemas del mundo real de los datos a la previsión. Este tutorial incluye algunas preguntas muy básicas y obvias que muchos otros libros de redes neuronales simplemente no proporcionan ninguna pista o respuesta. Este tutorial de redes neuronales es realmente para principiantes, para llenar el vacío de conocimientos en las matemáticas y la programación. Después de leer este tutorial, tendrás más confianza en lo que puedes hacer y lo que no puedes hacer con las redes neuronales. Es su confianza en sí mismo que es muy valioso, va más allá de cualquier precio.
Aprendizaje profundo en Excel
Las redes neuronales se han generalizado en los últimos años. Sin embargo, sigue siendo opinión generalizada que su modelado y entrenamiento son tareas muy complejas y completamente incomprensibles. Para corregir esta opinión, en este capítulo introducimos al lector en las redes neuronales artificiales con back propagation y sus conceptos básicos. Paso a paso, explicamos cómo se pueden modelar y entrenar las RNA mediante un programa VBA. Como ejemplo demostrativo, entrenamos una RNA para calcular el factor de vista (FV) entre dos superficies rectangulares con una arista común y un ángulo incluido entre ellas. Una red neuronal con 10 neuronas, entrenada por nosotros en 4000 épocas, se caracteriza por un RMSE inferior al 2%, que puede reducirse aún más al aumentar las épocas de entrenamiento o el número de neuronas. Por último, mostramos cómo puede utilizarse una red neuronal ya entrenada para determinar la FV.
volver a la referencia D.E. Rumelhart, G.E. Hinton, R.J. Williams, Learning representations by back-propagating errors. Nature 323(6088), 533-536 (1986). Bibcode:1986 Natur.323..533R. https://doi.org/10.1038/323533a0.
Cómo sintonizar una red neuronal en r
ResumenLas redes neuronales se han generalizado en los últimos años. Sin embargo, sigue siendo opinión generalizada que su modelado y entrenamiento son tareas muy complejas y completamente incomprensibles. Para corregir esta opinión, en este capítulo introducimos al lector en las redes neuronales artificiales con back propagation y sus conceptos básicos. Paso a paso, explicamos cómo se pueden modelar y entrenar las RNA mediante un programa VBA. Como ejemplo demostrativo, entrenamos una RNA para calcular el factor de vista (FV) entre dos superficies rectangulares con una arista común y un ángulo incluido entre ellas. Una red neuronal con 10 neuronas, entrenada por nosotros en 4000 épocas, se caracteriza por un RMSE inferior al 2%, que puede reducirse aún más al aumentar las épocas de entrenamiento o el número de neuronas. Por último, mostramos cómo puede utilizarse una red neuronal ya entrenada para determinar la FV.
Software gratuito de redes neuronales excel
Una de las máquinas de cálculo numérico más utilizadas del mundo no necesita presentación. He aquí una forma elegante de aprender los fundamentos de las redes neuronales. La siguiente red neuronal es un perceptrón básico de alimentación directa. El perceptrón fue introducido por Frank Rosenblatt en 1957. El propuso una regla de aprendizaje Perceptron basada en la neurona MCP original. El siguiente conjunto de datos se utilizará como “conjunto de datos de ejemplo” con el que se entrenará nuestro perceptrón monocapa. Una explicación rápida sobre las columnas: la clase (C) de la columna F es la clase real que el modelo intentará clasificar. Pronto introduciremos una columna adicional y más cálculos. Las columnas A-E son las características o “Datos” que tenemos sobre las clases que podemos clasificar.Para su beneficio aquí hay un fragmento de código que puede pegar en Excel y luego hacer un aprendizaje por lotes de texto a columnas
Copia el fragmento y pégalo en A1Pégalo en la celda A1A continuación, utiliza texto a columnas para dar formato. (asegúrese de hacer clic en A y seleccione toda la columna)Entonces usted debe tener algo que se parece a la siguiente imagen.En Class(c) que contiene enteros las filas que corresponden a los reptiles han sido etiquetados con un 1. Usted puede experimentar más tarde, pero por ahora dejar esto como está, el punto de esto es que usted está etiquetando un conjunto de atributos para la predicción y el modelo aprenderá pesos que delinear entre los reptiles y otras clases.En la celda H7 copiar y pegar el siguiente fragmento =IF(F7=I7,0,1)