Apreciación ingenieril
Apreciación
El esquema anterior es típico en el uso de las redes neuronales para fines de ingeniería. Las neuronas son entendidas como nodos de la red. El símil se basa en las siguientes consideraciones.
· El problema que se trata de representar tiene entradas conformadas por datos diversos.
· Aunque pueden haber varias salidas, generalmente la simulación comienza con una.
· Entre las entradas y salidas la solución demanda diferentes procesos. Cada uno de ellos admite información de entrada, la procesa y la transfiere a nuevos procesos.
· El conjunto de entradas, procesos y salidas pueden ser arreglados en una red similar a una red neural natural. Los procesos pueden ser representados por neuronas.
· Esta nueva red debe ser capaz de aprender, lo que significa que debe pasar por una etapa de entrenamiento.
Entrenamiento y uso
Se distinguen dos modos de operación de la red neural.
· En el de entrenamiento. Se suele partir de una información conocida de entrada, y otra también conocida de salida. De esta manera, la red puede aprender a resolver una situación distinta a la de los datos de entrada del entrenamiento. Generalmente el proceso de aprendizaje es iterativo.
· Un modo de uso, a través del cual y en base a lo aprendido, la red da respuesta a otros grupos de datos de entrada.
Arquitectura de redes
Las redes pueden ser simples o complejas. Lo interesante es que su diseño es clave para iniciar el estudio del problema que se desea abordar.
· Hay redes progresivas, que no admiten reingresos.
· Las hay con realimentación, admitiendo estos reingresos.
Activación y transferencia. Aprendizaje y control. Modelos de redes. Ejemplos en Ingeniería Civil. Patrones. Regla de Hamming. Algoritmo de retro propagación. La regla delta. Ejemplos. Productividad en la construcción.