Reporte Avance Individual Redes Neuronales.

En este periodo de avance parcial, me di a la tarea junto con mi compañera Carmen de

implementar la red neuronal base que usaremos en el desarrollo de nuestro proyecto.

La red fue construida en 4 partes, siendo yo quien implementó la fase 1 y la 3.

Primeramente me encargué de establecer los fundamentos para el desarrollo de la red

neuronal, apoyándome con el libro de Redes Neuronales, las presentaciones de la Dra.

Schaeffer y el video explicativo.

En la fase 1, fue la base y consiste en la obtención de la sumatoria de productos de

entradas vs pesos, y la comparación de ésta con el valor del umbral para saber si la

salida es 0 ó 1. Pide también al usuario una salida esperada que compara con la

obtenida por la fórmula, si éstas son diferentes, crea un nuevo vector de pesos con la

fórmula del aprendizaje.

Esta primera fase fue sencilla y quizás un poco tediosilla debido a que el usuario tenía

que escribir manualmente las entradas (10 en total), pero lo hice con el objetivo de

probar el funcionamiento, la utilización de las formulas y asegurarme que funcionará lo

de cuándo debería o no ajustar sus pesos para el aprendizaje.

En la fase 3, al haberse implementado las bases de la red en las fases 1 y 2, lo

siguiente que quedaba por hacer era buscar ya no inmiscuir al usuario dentro de la

ejecución de la red neuronal sino que“todo” se realizará de forma “automática” por lo

que en la fase 3 la salida esperada ya no es decidida por el usuario sino que es

decidida por el mismo programa, y siguiendo la misma filosofía que dependiendo de la

comparación de la salida esperada con la salida obtenida, decide si realiza o no el

ajuste en los pesos.

Ahora, en cuanto al apartado de las interfaces de entrada y salida, apoyé diseñando un

modelo de procesamiento en el que convirtiera las imágenes de las huellas digitales de

nuestra base de datos en una combinación binaria que después pudiéramos usar como

entradas para alimentar nuestra red neuronal.

Propuse el uso de un software llamado Leaves Recognition para observar el

comportamiento de dicho proceso de procesamiento – entrenamiento – reconocimiento

de patrones con una red neuronal ya hecha para así tratar de nosotros acoplar o

complementar la nuestra

En cuanto a problemas presentados, se dio el caso que no pude instalar numpy para

el manejo de vectores, asunto que solucionaré para la siguiente entrega.

De igual forma profundizaré en el estudio de la manipulación y creación de neuronas

como objetos para así poder hacer una mejor clasificación y entrenamiento de las

mismas ya que el que implementamos es muy básico.

Por último, adjunto las evidencias de las fases de la red que desarrollé.

Fase1:

Fase3:

Ligas al código de cada una de las fases (1 y 3):

Fase1:http://pastebin.com/Lb9C24kZ

Fase3:http://pastebin.com/4t1P0DnR