Tutorial para el diseño de una Red Neuronal
2. El diseño de la arquitectura

 

1 ) Modo Rápido:

La idea es diseñar cada capa con las funciones , digamos macroscópicas , esto es , aquellas que manejan a todas las neuronas y sinapsis de las capas.Por ejemplo, llamando a una función, crear la capa y todas sus neuronas y con otra unimos las capas con un determinado tipo de unión ya sea lineal(una neurona de cada capa con otra de cada capa) o total (esto es, Cada neurona esta unida a todas las Neuronas de las otras capas mediante sinapsis).

Esto permite una mayor rapidez en el diseño ya que con pocas líneas realizamos todo el diseño de la arquitectura de la red.
Tenemos dos opciones la primera es usar la funciones de la red

public void crearCapaEntrada(int NNeuronas, String Tipo_Neuronas)
public void crearCapaSalida(int NNeuronas, String tipoNeurona,int NMaxCapas)
public void crearCapaOculta(int NNeuronas, String tipoNeurona)

NNeuronas es el número de neuronas que tendrá la capa.
NMaxCapas es el número máximo de capas.
tipo_Neuronas es el tipo de la clase que representa a las neuronas de
nuestra red.

La segunda opción es usar los constructores de la Capa y aplicarlos sobre las
relaciones de la red CapaEntrada y CapaSalida.

public Capa(int Numero_Neuronas, int orden_de_la_Capa, String tipo_Neuronas)
donde
Numero_Neuronas es el número de neuronas que tendrá la capa.
orden_de_la_Capa es el orden de la capa que representa su
ordenación frente a las otras capas CapaEntrada tiene
orden 0 y CapaSalida tiene el mayor orden.

tipo_Neuronas es el tipo de la clase que representa a las neuronas de
nuestra red

Para unir capas usaremos este método de la red.

public int unirCapas(Capa Capa1, Capa Capa2, int tipo_union, String ClaseSinapsis)
donde

Capa1,Capa2 Se unen estas dos capas.

tipo_union Es el tipo de unión que tendrán las neuronas : Lineal o
Total ( se debe poner una de estas literalmente ya que
son constantes.)

tipo_Neuronas es el tipo de la clase que representa a las Sinapsis con
que se unirán las neuronas de cada Capa de nuestra red.

Un Ejemplo para crear un perceptrón podría ser el siguiente código:

public Perceptron_Red(int nneuronas1 ,int nneuronas2 ) {
//Creo La capa de entrada y salida
CapaEntrada = new Capa(nneuronas1,0,"Neurona_Bipolar");
CapaSalida = new Capa(nneuronas2,2,"Neurona_Bipolar");

//Uno La capa de entrada y salida de forma total con
//sinapsis_perceptron que la definiremos después
unirCapas(CapaEntrada,CapaSalida,Total,"Sinapsis_Perceptron");
}

Este modo de diseñar redes tiene la ventaja de que es muy rápido en apenas tres líneas de código ya hemos diseñado la red, pero tiene la desventaja de que tiene restricciones :
- Las Neuronas de una capa tienen que ser todas iguales( de la misma clase).
- Las Sinapsis que unen una capa con otra capa tienen que ser todas iguales.
- Solo podemos unir las Capas de dos maneras Linealmente o Totalmente no hay otras opciones.

Con los métodos anteriores podemos tener casi todas las redes cubiertas pero existen algunas redes que necesitan mas flexibilidad, por ejemplo aquellas cuya arquitectura se genera dinámicamente como las redes ART.

Para modelar este tipo de redes se le añaden al modelo una serie de métodos que pretenden añadir la flexibilidad necesaria.