Estimados, estudiando nos surgió la duda de como se resuelve este ejercicio:
Situación planteada:
A - Clasificación sin conocimiento previo del criterio.
B - Clasificación con conocimiento previo del criterio.
C - Encontrar un estado solución sin poseer heurísticas del problema.
D - Encontrar un estado solución teniendo heurísticas del problema definidas.
Que Solución utilizaría en cada caso?
RNA de aprendizaje competitivo/cooperativo.
Algoritmo genético.
RNA heteroasociativa.
Método de búsqueda.
Espero sus comentarios, muchas gracias por la mano.
Saludos!!!
las RNA hacen clasificacion, supongo que con criterio es si la RNA ya tiene patrones entrenados (y la RNA resuelve dado un input a que patron pertenece) o si justamente tiene que encontrar patrones dado un conjunto de inputs
Las RNA competitivas es cuando se "pelean" por ver cual patron representa mejor al input, asique bajo este criterio diria
RNA de aprendizaje competitivo/cooperativo => B
y por lo tanto
RNA heteroasociativa. => A
Puede ser...
y la C es "A.G" y la D es "Metodos de busqueda"?
Gracias!
Yo lo hubiese puesto asi:
A - Clasificación sin conocimiento previo del criterio. --> RNA de aprendizaje competitivo/cooperativo. Esta es la de Kohonnen, y no necesita tener conocimiento previo de criterio sino que aprende sola, es autoasociativa. Las categorías deben ser creadas por la propia red, a través de las correlaciones entre los datos de entrada
B - Clasificación con conocimiento previo del criterio. --> RNA heteroasociativa. Por ejemplo, backpropagation. Como es por correccion de error, necesitas tener conocimiento previo.
C - Encontrar un estado solución sin poseer heurísticas del problema. --> Algoritmo genético.
D - Encontrar un estado solución teniendo heurísticas del problema definidas. --> Método de búsqueda, los "pesos" de cada nodo son las heuristicas
Si, tal cual como vos decis. gonnza o nituguivi, alguno rinde mañana. Avisen.
Saludos y gracias a ambos por la ayuda.
(02-12-2014 18:57)nituguivi escribió: [ -> ]Yo lo hubiese puesto asi:
A - Clasificación sin conocimiento previo del criterio. --> RNA de aprendizaje competitivo/cooperativo. Esta es la de Kohonnen, y no necesita tener conocimiento previo de criterio sino que aprende sola, es autoasociativa. Las categorías deben ser creadas por la propia red, a través de las correlaciones entre los datos de entrada
B - Clasificación con conocimiento previo del criterio. --> RNA heteroasociativa. Por ejemplo, backpropagation. Como es por correccion de error, necesitas tener conocimiento previo.
C - Encontrar un estado solución sin poseer heurísticas del problema. --> Algoritmo genético.
D - Encontrar un estado solución teniendo heurísticas del problema definidas. --> Método de búsqueda, los "pesos" de cada nodo son las heuristicas
Pienso lo mismo.
Mañana voy a rendir, ¿alguno tiene finales?.
puede ser que me haya equivocado, la verdad la hice el cuatri anterior.. me falló la memoria sobre las RNA
saludos
Nathan, no tenemos finales. Es un bardo porque no hay, sólo hay en el foro threads en los que los chicos cuentan que tomaron a grandes rasgos. Mi consejo al menos, dale a la práctica con los parciales resueltos que hay de 2014 para atrás de todo y para la teoria hay varios resumenes dando vueltas en el foro que sirven bastante.
Saludos!
C - Encontrar un estado solución sin poseer heurísticas del problema. --> Algoritmo genético.
porque algoritmo genetico??
es la unica que pondria por descarte. Hay algun lema o ley que diga que los AG se aplican sin poseer conocimiento del dominio?
Gracias!!
No es lo mismo "sin heurística" que "sin conocimiento del dominio". En los AG el conocimiento del dominio queda reflejado en la función de aptitud que evalúa como mejor o peor a un individuo según las características deseadas para la solución, pero no hay una heurística que guíe la evolución de la población como sí la hay en un método de búsqueda que hace elegir caminos o nodos según la heurística.