Cómo utilizar las redes neuronales y los programas de ordenador

Las redes neuronales son una importante técnica de Inteligencia Artificial, y han sido un gran éxito en el campo de aprendizaje de máquinas y reconocimiento de patrones. A veces se utilizan en los programas que requieren tanto el reconocimiento de patrones y capacidad de aprendizaje. El tipo más común de la red neuronal se llama una "red de propagación hacia atrás" que permite que el "entrenador" para entrenar la red.

Instrucciones

1 Codificar una sola neurona en el idioma de su elección. Los detalles de implementación pueden variar, pero cada neurona tiene que ser capaz de consumir múltiples entradas, aplicar un peso de varias entradas y luego aplicar una "función sigmoide" para producir un resultado. La "función sigmoide" variará en base a lo que la red está diseñado para aprender.

2 Crear un conjunto de neuronas "modelo" en el idioma de su elección. Crear una segunda capa de neuronas. Cada capa de neuronas pasará la información a una capa posterior de las neuronas que continuarán para alterar las entradas hasta que se llegó a una capa de salida.

3 Crear una capa de salida que le permite dar la respuesta que la red neuronal debería haber producido. En este punto, la red neuronal tiene que "backpropagate" la respuesta a todas las capas anteriores de las neuronas. Las neuronas continuación, tendrá que calcular un error y ajustar la ponderación de sus diversos aportes.

4 Entrenar la red neuronal hasta que empiece a producir los resultados apropiados sobre una base consistente.