lab 05 perceptron en matlab

Escuela de Ingeniería Mecatrónica

_____________________________________________________________________________ Control Avanzado 2014- I Ing. Luis Vargas Díaz

GUIA DE LABORATORIO

LABORATORIO 05

TEMA: PERCEPTRON EN MATLAB

OBJETIVOS

- Comprender el funcionamiento de los perceptrones.

- Utilizar el Matlab como un software para la construcción y configuración de

perceptrones.

MATERIAL

Computadora con software Matlab.

PROCEDIMIENTO

1. Construiremos un perceptron y lo entrenaremos para adaptar su comportamiento y

responder a la siguiente tabla de verdad.

X1 X2 T

0 0 1

0 1 0

1 0 0

1 1 0

Entonces necesitaremos un perceptron de dos entradas X1 y X2 con sus

correspondientes pesos y además la entrada para el ajuste del bias (umbral)

Para realizar el entrenamiento debemos elegir un valor para cada peso así como un

valor de umbral, estos valores son elegidos aleatoriamente y la red durante el

entrenamiento los irá modificando hasta hallar una combinación que permita el

correcto funcionamiento de acuerdo a la tabla de verdad.

W1=0.4

W2=-1.2

Θ=0.6



2. Ahora construiremos el perceptron en el Matlab, para ello abrir la herramienta para la

operación y configuración de redes neuronales nntool (neural network tool). Escriba la siguiente función en la ventana de comandos del Matlab

>>nntool

Se abrirá una ventana como la que se observa a continuación

Luego hacemos clic en el botón new para acceder a la ventana de creación de redes y

datos



Para poder asignar los datos en esta misma ventana damos en la pestaña data

Creamos la variable de entrada X(que corresponde a X1 y X2), asignamos el nombre y

los valores, seleccionamos el tipo entrada y hacemos clic en el botón crear



A continuación asignamos nuestra variable objetivo T con sus valores

correspondientes y el tipo Target. Damos clic en créate.

Ahora hacemos clic en la pestaña Network para acceder a la edición del tipo de red



Asignamos un nombre por ejemplo para este caso CompuertaNOR y elegimos el tipo

perceptron.

Elegimos la variable de entrada y la variable objetivo y finalmente clic en créate



Volviendo a nuestra ventana de administración de nuestra red vemos que aparecen

tanto las variables de entrada y objetivo como la red CompuertaNOR

Hacemos doble clic en el nombre CompuertaNOR y se abrirá una ventana donde

podemos ver el esquema de nuestro perceptron y el número de entradas y salidas.

Para asignar los pesos y el bias hacemos clic en la pestaña View/Edit Weights



Asignamos los pesos W1=0.4 y W2=-1.2 y hacemos clic en Set weight

Luego elegimos la opción bias y asignamos el Θ=0.6 y damos clic en Set weight

Ahora procederemos a correr el entrenamiento de la red, para ello primero

seleccionamos la pestaña Train



En esta ventana seleccionamos la Entrada X y el objetivo T, por ultimo hacemos clic en

train network

Nos aparece una ventana en la cual se ve el progreso del entrenamiento, y cuando

termina nos indica cual es el número de épocas o iteraciones en la cual llegó a un valor

de pesos y bias apropiado



Para poder ver los valores de peso y bias hallado por la red volvemos a la pestaña de

view/edit weights

CUESTIONARIO

- Verifique los resultados de la red desarrollando manualmente los cálculos del

perceptron para los datos iniciales indicados.

- Describa el comando learnp del matlab

lab 05 perceptron en matlab

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