Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Redes Neuronales No Supervisadas (este modelo trabaja en 2 etapas…
Redes Neuronales No Supervisadas
permite modelar objetos
variables en el tiempo
donde la información no se conoce completamente
al comienzo del entrenamiento pero se actualiza constantemente
este modelo trabaja en 2 etapas
capacitación fuera de linea
genera un modelado inicial del tumor
a partir de información preliminar de ENS
Entrenamiento en linea
ajusta el modelo
de acuerdo con la nueva información recibida del ENS
Arquitecturas mas usadas
Mapas Auto-Organizados (SOM)
conjunto de neuronas organizadas en una cuadricula regular
los datos de entrada son
las coordenadas x,y & z
cada neurona corresponde a un punto 3D
y esta representada por un vector de peso
Redes de Gas Neuronal (NGN)
se compone de neuronas mueven en el espacio de entrada durante el entrenamiento
no usa una conexión de red
usa ranking de barrio basado en las neuronas mas cercanas de todo el conjunto neuronal
tiene una mejor adaptación que la SOM
converge mas rápido y genera menos errores
mejor rendimiento
utiliza conjuntos de entrenamiento mas pequeños
El espacio de entrada se agrupa al asignar neuronas a regiones especificas
El número de entradas de cada neurona es igual a la dimensión del espacio de entrada
los pesos sinápticos se interpretan como ubicaciones en el espacio