martes, 20 de noviembre de 2012

Reporte Final Redes Neuronales



Reporte Final de Redes Neuronales Artificiales


Objetivo:


Crear una librería basada en redes neuronales que permita realizar predicciones de datos.

Detectar patrones de delincuencia basándonos en los historiales de eventos pasados para así poder predecir el posible aumento o disminución de actividad delictiva en ciertas zonas. 


Metodología de Entrenamiento:


Bueno en la neurona el primer paso es normalizar los datos de entrada entre 0 y 1 luego generar los pesos de cada neurona, valores entre -1 y 1 que fue lo que yo aporte desde la entrega anterior así como también el procesamiento de entrada y pesos(producto punto), y calculo de activación.

Después se la aplicación de la función sigmoidal y realizar el proceso por capas, ya obteniendo la salida se calcula el error final para aplicar backpropagation y modificar los pesos de acuerdo al error de cada capa y así procesar la siguiente entrada con los nuevos pesos

Contribuciones al proyecto

Mis contribuciones al proyecto fueron siempre más orientadas a la programación de la red neuronal. Por lo que mis contribuciones consistieron en lo siguiente:

  • Programación del  Perceptron: 

                 -Neurona simple binaria
                 -Neurona simple multidimensional
                 -Implementación de capas

Repositorio


La liga al repositorio es: https://github.com/rafaellopezgtz/neurored
Ahí se puede ver el avance del código y los commits realizados por los miembros del equipo.