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REDES NEURONALES ARTIFICIALES María Jesús de la Fuente Dpto. Ingeniería de Sistemas y Automática Universidad de Valladolid
ÍNDICE ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
REDES NEURONALES  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
NEURONA ARTIFICIAL ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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RNA de una capa ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
RNA Multicapa ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Entrenamiento I ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Perceptrones ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Aprendizaje del Perceptrón. ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Regla delta ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Redes Neuronales Lineales.  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Backpropagation  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Red Perceptron Multicapa (MLP) ,[object Object],[object Object],[object Object]
Algoritmo backpropagation I ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Adelante Atrás
Algoritmo backpropagation II ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Algoritmo backpropagation III ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Algoritmo Backpropagation IV ,[object Object],[object Object],[object Object]
Redes Neuronales no supervisadas I ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Redes Neuronales No-Supervisadas II ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
RNA no supervisadas III ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
VENTAJAS ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
APLICACIONES ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Redes Neuronales en identificación de sistemas
Identificación de sistemas ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Sistema Entrada: u(t) Salida: y(t)
RNA que representan el tiempo ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Red PML con ventana temporal ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],u(t) u(t-1) u(t-2) … u(t-m) y(t-1) y(t-2) … ym (t)
Redes neuronales recurrentes ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Estructuras neuronales para la identificación ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Modelo NARX ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Modelo NOE ,[object Object],[object Object],[object Object]
Validación ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Ejemplo I ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Camisa Reactor Fl, Ca0, Tl0 Fr, Tr0 Ca, Cb, Tl Tr A B
Ejemplo II ,[object Object],[object Object]
Ejemplo III ,[object Object],[object Object],[object Object],R.N.A. Elman R.N.A. Elman R.N.A. Elman R.N.A. Elman Ca Cb Tl Tr Fl Fr Ca0 Tl0 Tr0
Ejemplo IV ,[object Object],[object Object]
Ejemplo V ,[object Object]

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