2: Filtrando Ruido Con Perceptrón Lms: Analizado Y Explicado Con Sentido Práctico (Serie Tutorial: Programando Redes Neuronales Artificiales Paso A Paso Con Python)

2: Filtrando Ruido Con Perceptrón Lms: Analizado Y Explicado Con Sentido Práctico (Serie Tutorial:  Programando Redes Neuronales Artificiales Paso A Paso Con Python)

Autor : Eric Joel Barragán González
Género : Libros, Libros universitarios y de estudios superiores, Ciencias informáticas,
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2: Filtrando Ruido Con Perceptrón Lms: Analizado Y Explicado Con Sentido Práctico (Serie Tutorial: Programando Redes Neuronales Artificiales Paso A Paso Con Python)

En el Libro anterior por las limitadas capacidades del Perceptrón con el que trabajamos, el ejemplo tuvo que ser muy sencillo, pero ahora con un algoritmo mejorado, sus capacidades han aumentado enormemente y sus posibilidades de aplicación, por lo que con este nuevo algoritmo te voy a enseñar a hacer un filtro básico LMS, o Adaptativo, con una sola neurona.Primero trabajaremos con un algoritmo similar al del Libro pasado, para efectos de comparación, y te queden claras las diferencias entre los algoritmos, y su forma de trabajar codificando tanto sus entradas como sus salidas en binario. Después trabajaremos con el Filtro básico LMS, como ejemplo de un algoritmo que trabaja tanto en su alimentación como en su resultado con variables continuas, y esta vez también manejaremos datos en rango negativo.Los ejercicios que te incluyo, veras que son muy adecuados para que con este sencillo Perceptrón entiendas mejor como funciona el Aprendizaje con este algoritmo y algunos aspectos relacionados que incluso te servirán para que más adelante cuando diseñes tus propias Redes Neuronales, también diseñes Entrenamientos más efectivos y puedas evaluar mejor su estado de Aprendizaje, con lo que te brindarán mejores resultado en tu aplicación. Además el algoritmo en si es ejemplo de una sencilla forma de parametrizar para adquirir bastante control de la Configuración del Perceptrón, Entrenamiento y Pruebas ya Entrenado.

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