¿Para qué sirven las Redes Neuronales? - dc.uba.ar · Redes Neuronales Artificiales Perceptrón...
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¿Para qué sirven las Redes ¿Para qué sirven las Redes Neuronales? Neuronales? SdC SdC 2010 2010 Departamento de Computación Departamento de Computación Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Universidad de Buenos Aires Universidad de Buenos Aires Lic. Leticia Seijas
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¿Para qué sirven las Redes ¿Para qué sirven las Redes Neuronales?Neuronales?
SdCSdC 20102010Departamento de ComputaciónDepartamento de Computación
Facultad de Ciencias Exactas y NaturalesFacultad de Ciencias Exactas y NaturalesUniversidad de Buenos AiresUniversidad de Buenos Aires
Lic. Leticia Seijas
¿Cómo surgieron y para qué?
¿Qué es una RNA?
¿Aplicaciones?
Lic. Leticia SeijasSdC 2010- Departamento de Computación - FCEyN - UBA
El cerebro humano es superior a una computadora El cerebro humano es superior a una computadora en muchas tareas…en muchas tareas…
• Robusto y tolerante a fallos
• Se adapta “aprendiendo”
• Maneja información difusa y con ruido
• Altamente paralelo
• Pequeño, compacto, veloz (tiempo real)
• Gran capacidad de memoria
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En 1943 En 1943 McCullochMcCulloch y y PittsPitts proponen el modelo proponen el modelo más simple de neurona artificialmás simple de neurona artificial
Esquema de una neurona biológica(El cerebro humano tiene aproximadamente 1011
neuronas)
Neurona artificial
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Redes Neuronales ArtificialesRedes Neuronales Artificiales
Perceptrón multicapaMapa Auto-organizado de Kohonen
(SOM)
hh
ENTRADA
SOM
• Paradigma computacional alternativo al tradicional (procedural)
• Necesidad de utilizar sistemas que operen como el cerebro humano (ej: reconocer patrones)
• Poder manejar información incompleta y con ruido
• Campo interdisciplinarioLic. Leticia Seijas
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Mapas AutoMapas Auto--organizados SOM organizados SOM -- EjemploEjemplo
Mapa inicial Mapa final – Los puntos ingresados se agrupan por color
Objetivo: Presentar al azar puntos de ocho colores diferentes, y ver cómo al final del entrenamiento del SOM las unidades o neuronas vecinas
quedan asociadas a colores similares (nubes de colores).
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Científico-TecnológicasEj: Robótica
IndustrialesEj: Exploración de
petróleo y gas
Económico-financierasEj: Predicción tendencias
del mercado
ServiciosEj: Salud – diagnóstico
inteligenteRNA
AplicacionesAplicaciones
y más …
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Recuperación de Imágenes basada en Contenido
Mapa autoorganizado
de Kohonen(SOM)
Agrupamiento por color
Neuronas
[1]
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GalSOM: Visualización y Recuperación de Galeríasde Imágenes
a) SOM ordenado por color
b) Imágenes asociadas a la neurona central del mapa
c) Imagen representante de cada neurona
(i)
(ii)
(i) Indice SOM jerárquico
(ii) Distribución color en cada nivel
[2]
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WEBSOM: Ordenamiento y Recuperación de Documentos por su Contenido Textual
El gráfico muestra parte del mapa de artículos de la Enciclopedia Británica, 115.000 artículos y 12.096 neuronas.
El usuario hizo click en la palabra “shark” (tiburón), teniendo acceso a artículos relacionados con tiburones y afines, como otros peces.
La técnica se utilizó para organizar 7 millones de resúmenes de patentes en 1 millón de neuronas.
[3]
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Reconocimiento de Escritura Manuscrita
Base de Datos MNIST
¿Es un 2 o un 7?
¿Es un 5 o un 8 que quedó incompleto?
Estos 2 no se parecen…
[4,5]
[6]
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Reconocimiento de Rostrosy expresiones faciales
Reconocimiento de voz ymusical
Compresión de imágenes
RNA
y más aplicaciones …y más aplicaciones …
y más …
Predicciones climatológicas
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¿ PREGUNTAS… ?
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ReferenciasReferencias
[1] D. Castro, L. Seijas, Image Retrieval Based on Text and Visual Content Using Neural Networks, Journal of Applied Computer Science Methods (ACSM 2010) , Vol. 2, No. 1, pp. 21-39, 2010.
[2] P. Prentis, GalSOM - Colour-Based Image Browsing and Retrieval with Tree-Structured Self-Organising Maps, in Proceedings of the 6th Int. Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007), (Bielefeld, Germany), 2007.
[3] K.Lagus, S. Kaski, T.Kohonen, Mining massive document collections by the WEBSOM method, Information Sciences: an International Journal, Soft computing data mining, Vol. 163, No. 1-3, pp. 135-156, Elsevier Science, 2004.
[4] L.Seijas, E.C.Segura, Detection of Ambiguous Patterns in a SOM based Recognition System: Application to Handwritten Numeral Classification, Proceedings 6th International Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007), Neuroinformatics Group, Bielefeld University, Alemania, Set. 2007.
[5] L. M. Seijas, E. C. Segura, Detection of Ambiguous Patterns using SVMs: Application to HandwrittenNumeral Recognition, Computer Analysis of Images and Patterns, CAIP 2009, Lecture Notes in Computer Science LNCS 5702, pp. 840-847. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009.
[6] Base de Datos MNIST, http://yann.lecun.com/exdb/mnist/.
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