Análisis gráfico de la neuro-dinámica en un robot capaz de realizar aprendizaje imitativo
El Perceptrón multicapa es una red neuronal artificial capaz de aprender a funcionar de cierta forma deseable mediante ejemplos y, una vez entrenado, es capaz de responder correctamente en situaciones para las cuales no se le entrenó explícitamente, debido a su capacidad de generalización. Dichos ej...
- Autores:
-
Sterpin Buitrago, Dante Giovanni
Martínez Santa, Fernando
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Corporación Unificada Nacional de Educación Superior
- Repositorio:
- Repositorio Corporación Unificada Nacional de Educación Superior
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.cun.edu.co/handle/cun/4380
- Palabra clave:
- Ingeniería y operaciones afines
Red neuronal artificial
Perceptrón multicapa
Aprendizaje supervisado
Mapa auto-organizado de Kohonen
Perceptrón auto-supervisado
Aprendizaje imitativo
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El Perceptrón multicapa es una red neuronal artificial capaz de aprender a funcionar de cierta forma deseable mediante ejemplos y, una vez entrenado, es capaz de responder correctamente en situaciones para las cuales no se le entrenó explícitamente, debido a su capacidad de generalización. Dichos ejemplos los especifica el diseñador o pueden asimilarse con el apoyo de un mapa auto-organizado. En el presente artículo se presentan la verificación del entrenamiento y el análisis del funcionamiento del Perceptrón multicapa empleado durante el desarrollo de un modelo de aprendizaje por imitación, enfocado al desplazamiento de un robot móvil en un espacio bidimensional. Esto se logró diseñando un método de comparación entre las gráficas de los atractores generados por el robot instructor y el robot aprendiz. Dicho método esta soportado en procesamiento digital de imágenes. |
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Esto se logró diseñando un método de comparación entre las gráficas de los atractores generados por el robot instructor y el robot aprendiz. Dicho método esta soportado en procesamiento digital de imágenes.Ingeniería y Tecnología -- Ingenierías Eléctrica, Electrónica e Informática -- Ingeniería Eléctrica y Electrónica.13 Paginasapplication/pdfspaIngeniería y operaciones afinesRed neuronal artificialPerceptrón multicapaAprendizaje supervisadoMapa auto-organizado de KohonenPerceptrón auto-supervisadoAprendizaje imitativoAtractor caóticoAnálisis gráfico de la neuro-dinámica en un robot capaz de realizar aprendizaje imitativoArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionBorenstein, E. y Ruppin E. (2004). Envolving imitating agents and the emergence of a neural mirror system, En: Artificial life IX, pp. 146-151, Cambridge, MIT Press.Castillo, D., Escobar, E., Hermosillo, J., y Lara, B. (2013). Modelado de un sistema de neuronas espejo en un agente autónomo artificial. Nova Scientia, 5 (2) (10), pp. 51-72.Castillo, M. (2010). Control de motores de C.D. con aprendizaje por imitación basado en redes neuronales. México D.F.Curran, D. y O’Riordan, C. (2004). A comparison of population learning and cultural learning in artificial life societies, En: Artificial life IX, pp. 152-157, Cambridge, MIT Press.Fernando, C., Goldstein, R. y Szathmáry, E. (2010). The neuronal replicator hypothesis. Neural computation, Vol. 22, No. 11, pp. 2809-2857, MIT Press Journals.Maldonado, C., & Gómez, N. (2010). Modelamiento y simulación de sistemas complejos. Documentos de investigación, No. 66, Bogotá.Restrepo, C. (2007). Teoría del caos. Universidad del Cauca.Sterpin, D. (2011). 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