IPN-UPIITA

Redes Neuronales

Reporte R07

Dr. Rafael Martínez Martínez Academia de sistemas ramartinezr@ipn.mx

Instrucciones:

• Cada problema/ejercicio debe tener procedimiento ordenado y completo que justifique adecuadamente la respuesta anotada.
  

• Si falta el procedimiento o este no justifica la respuesta anotada entonces el problema vale 0 puntos aunque la respuesta sea correcta.

Problema 1 (60 puntos)

En el libro: Neural Networks - A Systematic Introduction, el Dr. Raúl Rojas¹ presenta diferentes temas de nuestro interés, y aúnque el libro ya tiene algúnos años de haber sido publicado (1996), me parece un libro excelente. El trabajo consisten en leer el capítulo 5: Unsupervised learning and clustering algorithms. Contesta las siguientes preguntas

1. Indica cuales son las dos clases de aprendizaje no supervisado, y la diferencia entre estas
2. Propon un ejemplo geométrico en (3 vectores de entrada 3 clusters) y representa geometricamente una iteracion del algoritmo 5.1.1
3. Explica en que consiste el enfoque de -nearest neighbors
4. Explica en que consiste el enfoque de -means
5. Respecto a la Definición 6. Construye el cono definido por . Para ello se espera la construcción de algunos elementos para inducir el resultado
6. Inidca en que consiste el análisis de componentes principales.
7. En la seccion 5.3.2 se muestra con un ejemplo la convergencia del algoritmo 5.3.1, reproduce este ejemplo, agrega notas a las imágenes para apoyar la explicación.
8. ¿Cómo se aplica el tema revisado a la commpresión de imágenes?

Problema 2 (40 puntos)

Ingresa al siguiente curso Introduction to Machine Learning². Revisa la información de la Week 7: Neural Networks II. La entrega consite en elaborar una nota (resumen, organizador gráfico, etc.) de los temas de esta semana. La nota se debe visualizar dentro del archivocde one note.