Perceptron Simple

Perceptrón Simple 




Ecuaciones y condiciones:

Si > 0 = 1
Si < 0 = 0
Si la salida obtenida  salida deseada


Entradas
Pesos
Salida
Época 1
x1
x2
b
w1
w2
wb
salida deseada
salida obtenida
1
1
-1
0,8
1,2
0,5
1
1
1
0
-1
0,8
1,2
0,5
1
1
0
1
-1
0,8
1,2
0,5
1
1
0
0
-1
1,7
2,1
-1,4
1
1
Época 2
x1
x2
b
w1
w2
wb
salida deseada
salida obtenida
1
1
-1
0,3
1,6
0,9
1
1
1
0
-1
1,1
1,6
0,9
1
1
0
1
-1
1,1
1,6
0,9
1
1
0
0
-1
1,9
2,4
-1,7
1
1



 

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INTRODUCCIÓN En 1936 Alan Turing estudio el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación. Sin embargo, los primeros teóricos que concibieron los fundamentos de la computación neuronal fueron Warren McCulloch un neurofisiología y Walter Pitts un matemático quienes en 1943 lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas. Ellos modelaron una red neuronal simple mediante circuitos eléctricos. Años más tarde en 1949 Donald Hebb escribió un importante libro en el que explicaba los procesos del aprendizaje desde un punto de vista psicológico, desarrollando una regla de como el aprendizaje ocurría. Su idea fue que el aprendizaje ocurría cuando ciertos cambios en una neurona eran activados. Los trabajos de Hebb formaron las bases de la Teoría de las Redes Neuronales. Luego en 1957 Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, Esta es la red neuronal más antigua utilizándose hoy en día para aplicación como reconocedor de patrones. Este modelo era capaz de gen
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