Redes Neuronales Recurrentes. Predicción de una serie temporal

Introducción En este post vamos a continuar estudiando el modelado de las series temporales como hicimos en el post Análisis de series temporales en R. ARIMA. En este post veremos un ejemplo en R de los modelos de Redes Neuronales Recurrentes de Elman y de Jordan. MODELO ELMAN En las redes de Elman, las entradas…

Read More »

Función de coste – Redes neuronales

Definición de función de coste La función de coste trata de determinar el error entre el valor estimado y el valor real, con el fin de optimizar los parámetros de la red neuronal.   Estimadores de error de la función de coste Raíz cuadrada media – RMSE La raíz cuadrada media, es una medida de…

Read More »

Red Neuronal Recurrente – RNN

Definición de Red Neuronal Recurrente Una red neuronal recurrente no tiene una estructura de capas definida, sino que permiten conexiones arbitrarias entre las neuronas, incluso pudiendo crear ciclos, con esto se consigue crear la temporalidad, permitiendo que la red tenga memoria. Las redes neuronales recurrentes son muy potentes para todo lo que tiene que ver…

Read More »

Perceptrón Multicapa – Red Neuronal

Definición del perceptrón Multicapa El percetrón multicapa evoluciona el perceptrón simple y para ello incorpora capas de neuronas ocultas, con esto consigue representar funciones no lineales. El perceptrón multicapa esta compuesto por por una capa de entrada, una capa de salida y n capas ocultas entremedias. Se caracteriza por tener salidas disjuntas pero relacionadas entre…

Read More »

Perceptrón – Red neuronal

Definición del Perceptrón El perceptrón es la red neuronal más básica que existe de aprendizaje supervisado que data de los años 50. El funcionamiento del perceptrón es muy sencillo, simplemente lee los valores de entrada, suma todos las entradas de acuerdo a unos pesos y el resultado lo introduce en una función de activación que…

Read More »

Red neuronal multicapa en R con Keras – Categorizar con variables numéricas

Instalación de paquetes # install.packages(«keras») library(keras) use_session_with_seed(1,disable_parallel_cpu = FALSE) Generación del conjunto de entrenamiento # Cargar datos iris desordenados (tipos de flores con sus diferentes características) data = iris[sample(nrow(iris)),] head(data) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa 56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor 85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor 134 6.3…

Read More »

Función de activación – Redes neuronales

Definición de función de activación La función de activación se encarga de devolver una salida a partir de un valor de entrada, normalmente el conjunto de valores de salida en un rango determinado como (0,1) o (-1,1). Se buscan funciones que las derivadas sean simples, para minimizar con ello el coste computacional.   Tipos de…

Read More »

Red Neuronal Convolucional CNN

Definición de Red Neuronal Convolucional Las redes neuronales convolucionales son similares a las redes neuronales multicanal, su principal ventaja es que cada parte de la red se le entrena para realizar una tarea, esto reduce significativamente el número de capas ocultas, por lo que el entrenamiento es más rápido. Además, presenta invarianza a la traslación de los…

Read More »

Clasificación de redes neuronales artificiales

Clasificación de redes neuronales según la topología de red Red neuronal Monocapa – Perceptrón simple La red neuronal monocapa se corresponde con la red neuronal más simple, está compuesta por una capa de neuronas que proyectan las entradas a una capa de neuronas de salida donde se realizan los diferentes cálculos. Red neuronal Multicapa –…

Read More »