Redes Neuronales A Travs De Ejemplos Aplicaciones Con Matlab

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Redes Neuronales A Travs De Ejemplos Aplicaciones Con Matlab

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Author : Cesar Perez Lopez
language : es
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
Release Date : 2017-10-15

Redes Neuronales A Travs De Ejemplos Aplicaciones Con Matlab written by Cesar Perez Lopez and has been published by Createspace Independent Publishing Platform this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-10-15 with categories.

Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci�n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci�n que se les alimenta. La principal caracter�stica de esta nueva tecnolog�a de redes neuronales es que puede aplicarse a gran n�mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te�ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im�genes, reconocimiento de voz, an�lisis y filtrado de se�ales, clasificaci�n, discriminaci�n, an�lisis financiero, predicci�n din�mica, etc. Las redes neuronales tratan de emular el sistema nervioso, de forma que son capaces de reproducir algunas de las principales tareas que desarrolla el cerebro humano, al reflejar las caracter�sticas fundamentales de comportamiento del mismo. Lo que realmente intentan modelizar las redes neuronales es una de las estructuras fisiol�gicas de soporte del cerebro, la neurona y los grupos estructurados e interconectados de varias de ellas, conocidos como redes de neuronas. De este modo, construyen sistemas que presentan un cierto grado de inteligencia. No obstante, debemos insistir en el hecho de que los sistemas neuronales artificiales, como cualquier otra herramienta construida por el hombre, tienen limitaciones y s�lo poseen un parecido superficial con sus contrapartidas biol�gicas. Las redes neuronales, en relaci�n con el procesamiento de informaci�n, heredan tres caracter�sticas b�sicas de las redes de neuronas biol�gicas: paralelismo masivo, respuesta no lineal de las neuronas frente a las entradas recibidas y procesamiento de informaci�n a trav�s de m�ltiples capas de neuronas.Una de las principales propiedades de estos modelos es su capacidad de aprender y generalizar a partir de ejemplos reales. Es decir, la red aprende a reconocer la relaci�n (que no deja de ser equivalente a estimar una dependencia funcional) que existe entre el conjunto de entradas proporcionadas como ejemplos y sus correspondientes salidas, de modo que, finalizado el aprendizaje, cuando a la red se le presenta una nueva entrada (aunque est� incompleta o posea alg�n error), en base a la relaci�n funcional establecida en el mismo, es capaz de generalizarla ofreciendo una salida. En consecuencia, podemos definir una red neuronal artificial como un sistema inteligente capaz, no s�lo de aprender, sino tambi�n de generalizar.En este libro se presentan ejemplos pr�cticos del trabajo con redes neuronales a trav�s de MATLAB. Se muestran aplicaciones sobre ajuste de modelos, reconocimiento de patrones, an�lisis cl�ster, predicci�n de series temporales, Big Data y redes neoronales, computaci�n paralela con redes nuronales y otros ejemplos similares

Ejemplos Pr Cticos De Redes Neuronales Mediante Matlab Y Python

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Author : Óscar Reinoso García
language : es
Publisher: Universidad Miguel Hernández
Release Date : 2022

Ejemplos Pr Cticos De Redes Neuronales Mediante Matlab Y Python written by Óscar Reinoso García and has been published by Universidad Miguel Hernández this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022 with Technology & Engineering categories.

En este libro se recogen algunos ejercicios y desarrollos en los que se exponen diferentes alternativas de aplicación de procedimientos y métodos de Inteligencia Artificial mediante el uso de diferentes herramientas para su aplicación. En particular, a lo largo de este texto se van a presentar diferentes redes neuronales que pueden ser empleadas para la resolución de diferentes ejemplos y aplicaciones prácticas. En concreto, a lo largo de las diferentes unidades se hace uso tanto de Matlab, como de Python como herramientas para el desarrollo y evaluación práctica de estos ejercicios. MATLAB, acrónimo de MATrix LABoratory, constituye hoy en día una herramienta matemática muy potente y muy empleada por multitud de investigadores de todo tipo en todo el mundo, particularmente en Ingeniería. Constituye un software de carácter general muy empleado en universidades y centros de investigación de todo el mundo. Por otro lado, el lenguaje de programación Python se ha convertido durante los últimos años en un lenguaje muy empleado para abordar diferentes problemas y algoritmos que emplean técnicas de Inteligencia Artificial. No es el cometido de este libro abordar las características principales de este lenguaje de programación sino presentar algunas opciones en las que utilizando este lenguaje se pueden implementar estos algoritmos para abordar problemas sencillos de inteligencia artificial. Por último, nos centramos en abordar ejemplos prácticos de cómo se pueden emplear diferentes modelos de redes neuronales para solucionar algunos casos.

An Lisis De Series Temporales Mediante Redes Neuronales Ejemplos Con Matlab

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Author : CESAR PEREZ LOPEZ
language : es
Publisher: CESAR PEREZ
Release Date :

An Lisis De Series Temporales Mediante Redes Neuronales Ejemplos Con Matlab written by CESAR PEREZ LOPEZ and has been published by CESAR PEREZ this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Mathematics categories.

MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a partir de valores pasados de esa serie de tiempo y valores pasados de una segunda serie de tiempo x(t). Esta forma de predicción se denomina red autorregresiva no lineal con entrada exógena (externa), o NARX. En el segundo tipo de problema de series temporales, sólo hay una serie involucrada. Los valores futuros de una serie temporal y(t) se predicen sólo a partir de valores pasados de esa serie. Esta forma de predicción se llama autorregresiva no lineal o NAR. El tercer problema de series de tiempo es similar al primer tipo, en el sentido de que están involucradas dos series, una serie de entrada (predictores) x(t) y una serie de salida (respuestas) y(t). Este libro desarrolla los métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales con MATLAB.

Una Aproximaci N Pr Ctica A Las Redes Neuronales Artificiales

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Author : Eduardo Francisco Caicedo Bravo
language : es
Publisher: Universidad del Valle
Release Date : 2009-12-09

Una Aproximaci N Pr Ctica A Las Redes Neuronales Artificiales written by Eduardo Francisco Caicedo Bravo and has been published by Universidad del Valle this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2009-12-09 with Technology & Engineering categories.

El propósito general de este libro es ser una guía para que el lector interesado en trabajar con redes neuronales artificiales (RNA), esté en capacidad de solucionar problemas propios de su disciplina usando esta técnica de la inteligencia computacional. La estructura del libro se concibe desde los tipos de aprendizaje, ya que es la característica más importante que poseen las redes neuronales artificiales y en ella radica su principal fortaleza para solucionar y adaptarse a diversos problemas. En este libro se encuentran contenidos teóricos básicos que lo dejarán preparado para afrontar el estudio de libros y artículos de carácter avanzado, acompañado de problemas resueltos que afianzan el saber y el saber hacer.

Redes Neuronales Con Matlab

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2017-10-08

Redes Neuronales Con Matlab written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-10-08 with categories.

MATLAB dispone de la herramienta "Toolbox de redes neuronales" que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar, y simular redes neuronales. MATLAB permite utilizar las redes neuronales para la clasificación, regresión, clustering, reducción de la dimensionalidad, predicción de series de tiempo, y el modelado de sistemas dinámicos y control.El Toolbox (caja de herramientas) incluye redes neuronales convolucionales, deep learnig, autoencoder, algoritmos de clasificación de imágenes y tareas de aprendizaje. Para acelerar el trabajo con grandes conjuntos de datos, puede distribuir los cálculos y datos a través de los procesadores de varios núcleos, GPU, y clusters de ordenadores utilizando Parallel Computing Toolbox.Este libro presenta, a través de ejemplos, el trabajo con el Toolbox de redes neuronales de MATLAB para ajuste de modelos, análisis clúster, predicción con series temporales, reconocimiento de patrones, implementación de paralelismo y tareas de Big Data.

Herramientas De Inteligencia Artificial

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024

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Rob Tica Control De Robots Manipuladores

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Author : REYES, Fernando
language : es
Publisher: Alfaomega Grupo Editor
Release Date : 2011

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Hoy en día, el avance de la tecnología se encuentra en constante crecimiento. El desarrollo tecnológico es un aspecto estratégico para todo país en vías de crecimiento. La trascendencia del desarrollo científico no se limita a sus consecuencias económicas, también contribuye a elevar la vida política y social, aumenta la reflexión y conocimiento de la sociedad sobre sí misma, y por tanto la capacidad del pa´ıs para dirigir su propio destino. Asimismo, favorece las posibilidades para que la población obtenga beneficios colectivos de gran importancia, entre ellos, mejorar la salud y calidad de vida. Este es un libro de texto para los cursos de robótica que se imparten en las carreras de ingeniería en mecatrónica, electrónica, sistemas e industrial. La obra está organizada en cuatro partes: Fundamentos de la robótica; Modelado; Control de robots manipuladores; Tópicos selectos de robótica. En la primera parte se presenta un panorama general de la robótica, su presencia en el desarrollo tecnológico y las bases matemáticas requeridas para analizar y diseñar estrategias de control de robots manipuladores Esta primera parte consta de tres capítulos: introducción a la robótica, servomotores y sensores, y preliminares matemáticos. La segunda parte consta de dos capítulos destinados al modelado de robots manipuladores: cinemática y dinámica de robots manipuladores. La tercera parte cubre el tema de control de robots manipuladores para regulación y control de trayectorias. Finalmente, en la cuarta parte se exponen dos temas: control de fuerza/impedancia y robótica móvil. Ventajas Competitivas: La página Web del libro incluye. Videos experimentales que muestran aspectos cualitativos de algoritmos de control. Simuladores cuyo propósito general es servir para el estudio y análisis de esquemas de control. Código fuente de más de 30 programas para MATLAB relacionados con sistemas dinámicos lineales y no lineales, robots manipuladores, algoritmos de control y trazo de trayectorias. Lecturas complementarias acerca de visual servoing, robótica industrial, e inteligencia artificial. Conozca La clasificación y principios básicos de los servomotores, sensores y encoders, así como su aplicación en la robótica. Los fundamentos matemáticos de los robots manipuladores. Los principios básicos de la cinemática y dinámica de los robots manipuladores. Los fundamentos físicos y matemáticos del control de los robots manipuladores. Aprenda Las técnicas modernas para el control de posición y de trayectoria de los robots manipuladores. Los criterios que se utilizan en el modelado de los robots manipuladores. Realice Simulaciones de control de posición y trayectoria de robots manipuladores. Modificaciones al código fuente de los modelos proporcionados. Contenido Robótica. Servomotores y sensores. Preliminares matemáticos. Cinemática de robots manipuladores. Dinámica de robots manipuladores. Control de posición de robots manipuladores. Control de trayectoria de robots manipuladores. Control de fuerza/impedancia. Robótica móvil.

Ingenier A Hidr Ulica En M Xico

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Author :
language : es
Publisher:
Release Date : 2003

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Inteligencia Artificial

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Author : Roiman Valbuena
language : es
Publisher: ROIMAN VALBUENA
Release Date : 2021-01-12

Inteligencia Artificial written by Roiman Valbuena and has been published by ROIMAN VALBUENA this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-01-12 with Art categories.

Este es un libro sobre investigación cientifica avanzada bajo modelos de desarrollo de la inteligencia artificial. Incluye Data Mining, Data Science, Procedimientos de Reducción de Dimensionalidades, una Introducción a TensorFlow. Lógica Disusa. Sistemas Expertos. Redes Neuronales Artificiales. Inteligencia Computacional y Algoritmos Genéticos. Además de Computación Neuronal y Electrónica Neuromórfica.

Redes Neuronales Y Aplicaciones

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024

Redes Neuronales Y Aplicaciones written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024 with categories.

Utilizando técnicas modernas, como la minería de datos, el modelado estadístico y el aprendizaje automático, los modelos predictivos ayudan a los analistas a realizar previsiones futuras sobre variables de interés como suelen ser ventas, ingresos, gastos, etc. También suelen utilizarse para pronosticar probabilidades de fraude, riesgo, devolución de créditos y siniestro en el seguro.Entre los modelos predictivos más interesantes se encuentran las redes neuronales. MATLAB implementa la herramienta Neural Network Toolbox (Deep Learning Toolbox a partir de la versión 18) especializada en las técnicas de analítica basadas en redes neuronales. Esta caja de herramientas proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar tareas de clasificación, regresión, agrupación, reducción dimensional, previsión de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. La caja de herramientas incluye algoritmos de aprendizaje profundo de redes neuronales convolucionales y autocodificadores para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de patrones.El libro comienza tratando el ajuste de modelos de regresión mediante redes neuronales. A continuación, se profundiza en la segmentación por análisis clúster mediante redes neuronales utilizando mapas autoorganizativos, redes de Kohonen y redes competitivas. A continuación, se aborda el reconocimiento y clasificación de patrones con redes neuronales. El texto continúa tratando temas de aprendizaje profundo (Deep Learning) como el uso de autoencoders para la clasificación de imágenes y el aprendizaje por transferencia mediante redes neuronales convolucionales. Mención especial merecen las redes neuronales para predicción de series temporales (NARX, NARNET, etc.). Finalmente se analizan arquitecturas clásicas de redes neuronales como el perceptrón multicapa, la red de base radial y las redes de Hopfield.Para las redes más importantes, como el ajuste de modelos de regresión, el análisis clúster, el reconocimiento de patrones y la predicción con series temporales, se utilizan asistentes visuales dirigidos para trabajar de modo sencillo. Esto facilita la comprensión de las técnicas y la obtención de resultados. Para todos los temas se presentan ejemplos resueltos paso a paso.