Reporte Final de Redes Neuronales Artificiales
Objetivo:
Detectar patrones de delincuencia basándonos en los historiales de eventos pasados para así poder predecir el posible aumento o disminución de actividad delictiva en ciertas zonas.
Metodología de Entrenamiento:
Bueno en la neurona el primer paso es normalizar los datos de entrada entre 0 y 1 luego generar los pesos de cada neurona, valores entre -1 y 1 que fue lo que yo aporte desde la entrega anterior así como también el procesamiento de entrada y pesos(producto punto), y calculo de activación.
Después se la aplicación de la función sigmoidal y realizar el proceso por capas, ya obteniendo la salida se calcula el error final para aplicar backpropagation y modificar los pesos de acuerdo al error de cada capa y así procesar la siguiente entrada con los nuevos pesos
Contribuciones al proyecto
Mis contribuciones al proyecto fueron siempre más orientadas a la programación de la red neuronal. Por lo que mis contribuciones consistieron en lo siguiente:
- Programación del Perceptron:
-Neurona simple binaria
-Neurona simple multidimensional
-Implementación de capas
Repositorio
La liga al repositorio es: https://github.com/rafaellopezgtz/neurored
Ahí se puede ver el avance del código y los commits realizados por los miembros del equipo.
Reporte bastante breve, van 9 pts por ello. 20 por lo de código en tu caso.
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