Neurona de McCulloch y Pitts programada en Python

Irving Vasquez

8 Mar 202412:59

Summary

TLDREn esta sesión educativa, el presentador, Irving Vázquez, guía a los espectadores a través del proceso de programación de la neurona de McCulloch-Pitts utilizando Python, comenzando por introducir el repositorio en GitHub donde se encuentran los programas del curso de introducción a las redes neuronales. Explica cómo cargar los notebooks en Colab y destaca la importancia de entender las bases de las redes neuronales sin depender completamente de librerías como Numpy. La sesión se centra en implementar y probar la neurona de McCulloch-Pitts, demostrando su funcionamiento con ejemplos prácticos y preparando a los espectadores para sesiones futuras sobre temas más avanzados como el perceptrón de Frank Rosenblatt.

Takeaways

📚 Sesión de programación de la neurona de McCulloch-Pitts utilizando Python.
🔍 Repositorio de Irving Vázquez en GitHub contiene programas relacionados con redes neuronales.
💻 Para ejecutar los programas se requiere tener Python instalado tanto en Linux como en Windows.
🌟 Se recomienda darle una 'Estrellita' al repositorio si es útil para aprender sobre redes neuronales.
📝 El primer ejercicio es implementar la neurona de McCulloch-Pitts, la cual es una de las neuronas más antiguas.
🧠 La neurona de McCulloch-Pitts tiene entradas excitatorias e inhibitorias y una salida binaria (1 o 0).
✅ Seguidamente, se programa la neurona sin utilizar funciones predefinidas de numpy, empleando Python básico.
🔢 Se define la función `neurona_mip` que toma como parámetros las entradas y el umbral.
🚫 Si hay alguna entrada inhibitoria que sea 1, la neurona devuelve un 0.
🔁 Se realiza una sumatoria de las entradas excitatorias y se compara con el umbral para decidir la salida.
📈 Se prueba la función con diferentes conjuntos de entradas para verificar su comportamiento.
📚 Se utilizan ejemplos del libro de Marvin Minsky para corroborar el funcionamiento de la neurona.

Q & A

¿Qué es el repositorio de GitHub mencionado en el video y qué se puede encontrar en él?
-El repositorio de GitHub mencionado por Irving Vázquez es un espacio donde los usuarios pueden encontrar programas relacionados con un curso de introducción a las redes neuronales, además de otros proyectos de investigación.
¿Cuáles son las herramientas mencionadas que se necesitan para ejecutar los programas del curso?
-Para ejecutar los programas del curso, se menciona el uso de Conda, que puede ser utilizado tanto en sistemas operativos Linux como Windows.
¿Cómo se facilita a los estudiantes el uso de los notebooks en GitHub?
-Irving Vázquez ha colocado un botón en la mayoría de los notebooks que permite cargarlos directamente en Google Colab, lo que simplifica significativamente el proceso de ejecución de los programas.
¿Qué es una neurona de McCulloch-Pitts según el contenido del video?
-La neurona de McCulloch-Pitts es un modelo conceptual de una neurona, propuesto en 1943, que opera basándose en entradas excitatorias e inhibitorias y produce una salida binaria de excitación o no excitación.
¿Cuáles son las reglas básicas de funcionamiento de la neurona de McCulloch-Pitts mencionadas en el video?
-La neurona de McCulloch-Pitts sigue dos reglas básicas: si hay una entrada inhibitoria activa (valor uno), la salida siempre será cero; si no hay entradas inhibitorias, la salida dependerá de si la suma de las entradas excitatorias supera un umbral específico.
¿Qué función se necesita implementar en el notebook y qué parámetros recibe?
-Se necesita implementar la función 'neurona_mip', que recibe las entradas excitatorias, las entradas inhibitorias y el umbral como parámetros para determinar la salida de la neurona según las reglas descritas.
¿Cómo se realizan las pruebas de la función de la neurona de McCulloch-Pitts en el notebook?
-En el notebook, se prueba la función 'neurona_mip' utilizando varios ejemplos que cambian los valores de las entradas excitatorias, las entradas inhibitorias y el umbral, para observar si la salida se comporta como se espera según las reglas de la neurona.
¿Qué tipo de ejemplos se utilizan para probar el comportamiento de la neurona de McCulloch-Pitts?
-Se utilizan ejemplos que simulan comportamientos lógicos básicos como NOT y OR, ajustando las entradas y el umbral para verificar si la neurona proporciona la salida correcta para cada caso lógico.
¿Cuál es el propósito de no usar funciones predefinidas de Numpy en la implementación inicial de la neurona?
-El propósito de evitar funciones predefinidas de Numpy es permitir a los estudiantes entender y codificar las operaciones básicas desde cero, lo que ayuda a una mejor comprensión de cómo funciona la neurona de McCulloch-Pitts a nivel fundamental.
¿Qué sigue después de este tutorial sobre la neurona de McCulloch-Pitts según el video?
-Después de este tutorial, la siguiente sesión cubrirá otros programas, incluyendo el perceptrón de Frank Rosenblatt, que es otro modelo importante en el estudio de las redes neuronales.