Reporte Proyecto Redes Neuronales

Adan de Jesus Silva Cuellar

20 de noviembre del 2012

Resumen

Para esta segunda entrega de proyecto, me di a la tarea junto con mi companera Carmen deimplementar una red neuronal.

Dicha red fue dividida en dos partes, una que consiste en un perceptron simple de una sola neurona(desarrollado por Adan Silva) y otra que es multicapa (desarrollado por Carmen Suarez).

En la entrega de medio curso desarrollamos una red neuronal muy basica y de aprendizaje li-mitado, para esta segunda entrega buscamos implementar una red de mejor calidad, con un mejoraprendizaje.

La primera mejora con que cuenta esta nueva version que yo implemente es que la neurona yaes manipulada como un objeto, lo que permite una mejor implementacion de sus propiedades.

Otra de las principales mejoras conforme a la red implementada en medio curso es que ahorapara esta implementacion deje atras del uso de listas y en lugar de ella me hice uso de la librerıaNumpy, la cual es especializada en el manejo de vectores. Con esto comprobe que con la imple-mentacion de esta el uso y la manipulacin de los vectores es mucho mas facil.

Otra caracterıstica que se mejoro con respecto a la anterior es que ahora el usuario decide cuantaspruebas quiere que corra el script, esto para observar el desempeno del aprendizaje de la neurona.Mientras mas pruebas se realicen, mas notorio es este aprendizaje de la neurona.

Tambien se mejoro el conteo de total de aciertos y errores en cuanto al ajuste de pesos del procesode aprendizaje. En este nuevo script esta informacion es mucho mas clara.

Ahora, en cuanto al apartado de las interfaces de entrada y salida, apoye sugiriendo un mode-lo de implementacion en el que en el programa de la traduccion de imagenes de huellas digitales aarchivos binarios, se aplicara un metodo tipo RCA. En el que se buscara minimizar lo mas posiblela extension de dichos archivos binarios, primeramente eliminando todos los ceros y posteriormenteagrupar los 1s de una forma estrategica en que se conserven los rasgos mas caracterısticos de cadahuella digital y al momento de querer hacer una comparacion entre 2 redes similares, no cometa elerror de tomarlas como iguales sino que sepa reconocer dichas diferencias unicas y peculiares.

En cuanto a problemas presentados, fue que batalle para leer datos (aleatorios de x) desdeun archivo localizado fuera del script.

Otro fue que no pudimos entrenar la neurona debidamente con los datos de las huellas debidoa un retraso en la implementacion del script que minimiza los archivos binarios de las huellas y,ademas al ya problema anteriormente explicado de no haber podido implementar lo de cargar datosde entrada desde un archivo aparte.

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Subı el video del entrenamiento de la neurona y esta colocado justo despues de este reportedentro de la entrada del blog.

Finalmente adjunto el link hacia el repositorio, hacia mi blog y hacia el video:

https://github.com/jetsky0/projectvoteredes

http://redesneurozero.blogspot.mx/2012/11/presentacion-reporte-codigo-final-redes.html

http://www.youtube.com/watch?v=a5drpnOtWCI&feature=g-upl

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