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Tutorial de Backpropagation - Un algoritmo de entrenamiento para redes neuronales

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15 Mar 2012 (Updated )

Tutorial en Español acerca del algoritmo Backpropagation. Para uso académico y educativo solamente.

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Este tutorial presenta una breve introducción al entrenamiento de redes neuronales multicapas bajo el algoritmo de Backpropagation basado en el descenso de gradiente y de la regla delta, junto con su implementación numérica. Se simula una red en el entorno MATLAB™, entrenándola para resolver un problema de reconocimiento de caracteres y el conocido problema del XOR. Los resultados obtenidos resultan de gran interés y muestran excelente desempeño. Siendo el algoritmo una aproximador de funciones, este puede ser utilizado en muchos problemas donde se requiera la identificación de sistemas, clasificación de patrones, etc.

Palabras clave: Redes Neuronales, Perceptrón multicapas, entrenamiento, reconocimiento de patrones, backpropagation, regla delta, descenso de gradiente.

Required Products MATLAB
MATLAB release MATLAB 7.8 (R2009a)
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Comments and Ratings (6)
03 Mar 2015 Luis Granados

tengo una pequeña duda, utilizo el algoritmo de backpropagation.m para entrenar una red de tamaño [7 3 2 2] y en variable de pesos de la salida entrenamiento tengo para la primera capa una matriz de 3x8 cuando tengo solo 7 entradas. Por favor, necesito ayuda para poder implementar los datos del entrenamiento en una red, muchas gracias de antemano

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23 Nov 2014 Jhon Bonilla Becerra

Tengo el mismo error de UCAB cómo se puede corregir? Qué es exactamente L?
Muchas Gracias

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23 Nov 2014 Jhon Bonilla Becerra

Auxilio por favor :D

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17 Sep 2014 UCAB

UCAB (view profile)

Tengo un error en la linea 52:

??? In an assignment A(:) = B, the number of elements in A
and B
must be the same.

Error in ==> backpropagation at 52
v{1}(1:end-1) = X(:,p);

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28 Mar 2014 Yamir Ramirez  
25 Dec 2013 leo leo

por que me sale esto por favor ayudame:
>> L = 1; rate = 0.05; alfa = 0.1; dmse = 0.0001;
>> entrenamiento = backpropagation(X,D,L,rate,alfa,dmse),
??? Attempted to access L(0); index must be a positive integer or logical.

Error in ==> backpropagation at 22
W{end} = [-1+2*rand(L(end),L(end-1)+1)];

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15 Mar 2012 1.1

corrected the tags.

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