Modelos Supervisados de Redes Neuronales

Modelos Supervisados

Las ANNs de entrenamiento supervisado constituyen la línea fundamental de desarrollo en este campo. Algunos ejemplos bien conocidos de las primeras redes son red perceptrón , ADALINE/MADALINE, y varias redes multicapa. En el entrenamiento supervisado hay dos fases a realizar: fase de prueba and fase de entrenamiento.

En el entrenamiento Supervisado, los patrones de entrenamiento se dan en forma de pares de entrada/maestro, , donde M es el número de pares de entrenamiento. Dependiendo de la naturaleza de la información del maestro, hay dos aproximaciones al entrenamiento supervisado. Uno se basa en la corrección a partir dde una decisión y la otra se basa en la optimización de un criterio de coste. De la última, la aproximación del error cuadrático medio es el más importante. Las formulaciones de decisión y aproximación difieren en la información que tienen los maestros y la forma de usarla.