java.redesNeuronales.Sinapsis
Clase Sinapsis

java.lang.Object
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  +-- java.Sinapsis

public class Sinapsis

extends Object

La clase sinapsis es junto con la clase red y la clase neurona una de las clases más importantes
del marco de trabajo ya que en ella se almacenan los pesos que representan el conocimiento.
La función principal de la sinapsis es la de unir dos neuronas y ponderar su conexión con un peso.
Este peso viene representado en la clase sinapsis con un atributo del mismo nombre, peso.

Constructor Summary

Method Summary

double	peso()
void	actualizarPeso(double nuevopeso)
void	pesoAleatorio(int min, int max)
void	pesoAleatorio(double min, double max)
double	potencialSinaptico()
double	neuronaEntradaEstado()
double	neuronaSalidaEstado()
double	neuronaEntradaSalida()
double	neuronaSalidaSalida()
abstract void	aprender(double parametros[]);

Methods inherited from class java.lang.Object

clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, wait, wait, wait

Constructor Detail

Sinapsis

public Sinapsis()

Method Detail

peso

public double peso()

Descripción
Devuelve el peso actual de la sinapsis

Ejemplo
Sinapsis S= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
System.out.println(s.peso());

potencialSinaptico

public double potencialSinaptico()

Descripción
Devuelve el peso actual de la sinapsis multiplicada por el estado de la
neurona entrante.

Ejemplo
Sinapsis S= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
System.out.println(s. potencialSinaptico ());

neuronaEntradaEstado

public double neuronaEntradaEstado()

Descripción
Devuelve el estado de la neurona que entra a la sinapsis.

Ejemplo
Sinapsis s= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
System.out.println(s.neuronaEntradaEstado ());

neuronaSalidaEstado

public double neuronaSalidaEstado()

Descripción
Devuelve el estado de la neurona que sale de la sinapsis.

Ejemplo
Sinapsis s= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
System.out.println(s.neuronaSalidaEstado ());

neuronaEntradaSalida

public double neuronaEntradaSalida()

Descripción
Devuelve la salida deseada de neurona que entra a la sinapsis.

Ejemplo
Sinapsis s= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
System.out.println(s.neuronaEntradaSalida ());

neuronaSalidaSalida

public double neuronaSalidaSalida()

Descripción
Devuelve la salida deseada de neurona que sale de la sinapsis.

Ejemplo
Sinapsis s= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
System.out.println(s.neuronaSalidaSalida ());

pintar

public void pintar()

Descripción
Muestra por pantalla el estado de las variables de la sinapsis.

Ejemplo
Sinapsis S= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
S.pintar()

actualizarPeso

public void actualizarPeso(double nuevopeso)

Descripción
Actualiza el peso de la sinapsis al valor nuevopeso.

Ejemplo
Sinapsis S= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
S. actualizarPeso(0.0)

pesoAleatorio

public void pesoAleatorio(double min, double max)
public void pesoAleatorio(int min, int max)

Descripción
Actualiza el peso de la sinapsis a un valor aleatorio entre las dos cotas
dadas.

Ejemplo
Sinapsis S= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
S. actualizarPeso(0.0)

aprender

abstract public void aprender(double parametros[]);

Descripción
Este método debe definirlo el usuario para cada tipo específico de
Sinapsis, ya que es la que determina su comportamiento en cuanto al
aprendizaje.
En esencia lo que debe hacer es actualizar el peso de la sinapsis
siguiendo la regla de aprendizaje que marque el tipo de red.

Parámetros
double parametros[]
Si necesitamos algun parametro que se encuentre a nivel de
programacion de la red y que necesitan las sinapsis para actualizarse se puede pasar por la lista de parametros.

Ejemplo
Sinapsis S= CapaEntrada.hallarSinapsis(1,3, CapaEntrada) ;
double p[] = new double[1];
p[0]= valorDeNivelDeRed;
S. aprender(p);