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.

Outlines

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😀 Introducción a la Neurona de McCulloch-Pitts

Se inicia la sesión con una presentación sobre la programación de la neurona de McCulloch-Pitts utilizando Python. Se menciona la utilización de GitHub para acceder a los programas del curso de redes neuronales y se destaca la importancia de este repositorio para encontrar material de investigación relacionado. Se ofrece la posibilidad de ejecutar los programas desde una computadora con Python instalado y se sugiere dejar un 'me gusta' en el repositorio si ha sido útil para aprender sobre redes neuronales. El primer ejercicio se enfoca en la implementación de la neurona de McCulloch-Pitts, la cual es considerada la más antigua y se describe brevemente su funcionamiento con entradas excitatorias e inhibitorias, resultando en una salida binaria (1 o 0). Se enfatiza el uso de Python para programar la neurona sin recurrir a funciones predefinidas de bibliotecas como numpy, optando por un enfoque más básico y educativo.

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📝 Implementación de la Neurona de McCulloch-Pitts

Se describe el proceso de implementación de la neurona de McCulloch-Pitts en Python. Se establecen las reglas para la activación de la neurona: si hay al menos una entrada inhibitoria activa (valor 1), la neurona se desactiva (retorna 0). En caso contrario, se calcula la suma de las entradas excitatorias y se compara con un umbral. Si la suma es mayor o igual al umbral, la neurona activa (retorna 1); de lo contrario, se mantiene inactiva (retorna 0). Se detalla el código en Python para llevar a cabo estas operaciones, incluyendo la inicialización de variables y el uso de estructuras de control condicionales. Se sugiere probar la función con diferentes conjuntos de entradas para verificar su comportamiento, y se hace referencia a ejemplos del libro de Marvin Minsky para corroborar los resultados.

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🤖 Comportamientos de la Neurona de McCulloch-Pitts

Se exploran diferentes comportamientos de la neurona de McCulloch-Pitts, como el operador lógico NOT y OR, aplicados a las entradas de la neurona. Se ejecutan pruebas con diferentes combinaciones de entradas excitatorias e inhibitorias y se ajusta el umbral para observar cómo cambia la salida de la neurona. Se confirma que la neurona reproduce correctamente los comportamientos lógicos esperados para operadores NOT y OR. Se menciona que en una próxima sesión se abordarán otros programas, incluyendo el perceptrón de Frank Rosenblatt, dejando al espectador expectante para la continuación del curso.

Mindmap

Keywords

💡Neuronas

Las neuronas son las unidades básicas del sistema nervioso que se encargan de transmitir información. En el contexto del video, se refiere a neuronas artificiales, que son modelos matemáticos inspirados en las neuronas biológicas y que son fundamentales en las redes neuronales.

💡Neuronas de McCulloch-Pitts

Las neuronas de McCulloch-Pitts son una de las primeras modelos teóricos de una neurona artificial. Consisten en una neurona que tiene entradas excitatorias e inhibitorias y produce una salida binaria (1 o 0) basada en un umbral. Son un concepto clave en la introducción al aprendizaje automático y las redes neuronales.

💡Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel ampliamente utilizado en la creación de aplicaciones de inteligencia artificial, incluyendo la programación de redes neuronales. En el video, se utiliza Python para implementar la neurona de McCulloch-Pitts.

💡GitHub

GitHub es una plataforma de desarrollo de software y alojamiento web para proyectos de código abierto y privada. En el video, se menciona GitHub como el lugar donde se encuentra el repositorio con los programas del curso de redes neuronales.

💡Colab

Colab (Google Colaboratory) es un servicio de Google que permite la escritura y ejecución de programas de Python en la nube. Se menciona en el video como una herramienta para abrir y utilizar los cuadernos (notebooks) relacionados con el curso.

💡Repositorio

Un repositorio en el contexto de programación y desarrollo de software es un directorio que contiene el código fuente de un proyecto, junto con su historial de revisiones. En el video, se habla de un repositorio específico en GitHub que contiene los materiales del curso.

💡Cuaderno de Jupyter

Un cuaderno de Jupyter (también conocido como notebook) es una herramienta de programación interactiva que permite la combinación de código, documentos y visualizaciones en un mismo lugar. En el video, se utilizan notebooks para ejecutar y compartir programas de redes neuronales.

💡Umbral

El umbral en el contexto de las neuronas de McCulloch-Pitts es el valor que determina si la neurona activa o no su salida. Si la suma de las entradas excitatorias supera el umbral, la neurona 'excitada' produce una salida de 1; de lo contrario, es 0.

💡Entradas excitatorias e inhibitorias

Las entradas excitatorias e inhibitorias son las señales que recibe una neurona artificial y que influyen en su decisión de activar o no su salida. En el video, se indica que cualquier entrada inhibitoria que sea 1 asegura que la salida de la neurona sea 0, mientras que las entradas excitatorias contribuyen a superar el umbral.

💡Implementación

La implementación en programación se refiere al proceso de crear un software o sistema que cumpla con un conjunto de requisitos específicos. En el video, se aborda la implementación de la neurona de McCulloch-Pitts usando Python, lo que implica escribir el código que define cómo la neurona funciona.

💡Lógica binaria

La lógica binaria es un sistema de numeración que utiliza solo dos símbolos: 0 y 1. Es fundamental en la informática y la electrónica, y en el video se utiliza para describir la salida de la neurona de McCulloch-Pitts, que es una representación binaria de excitación (1) o no excitación (0).

Highlights

Sesión de programación de la neurona de McCulloch-Pitts usando Python

Repositorio de GitHub de Irving Vázquez con programas del curso de redes neuronales

Ejecutar programas en computadora con Jupyter Notebook en Linux o Windows

Botón para cargar Notebook directamente en Google Colab

Dejar una estrella en el repositorio si es útil para aprender redes neuronales

Primer ejercicio: implementar la neurona de McCulloch-Pitts

Ejercicios en Jupyter Notebooks interactivos de Python

Si hay problemas, siempre se deja la solución del ejercicio

Neuronas de McCulloch-Pitts son la más antigua, datan de 1943

Tienen entradas excitatorias e inhibitorias y salida binaria (1 o 0)

Implementar neurona en Python sin usar funciones predefinidas de numpy

Cargar npai para asegurar que el usuario es responsable del código ejecutado

Función neurona_mip toma entradas y umbral, devuelve 1 (excitación) o 0

Si hay entrada inhibitoria = 1, neurona devuelve 0

Si no hay entradas inhibitorias, se calcula la suma de entradas excitatorias

Si suma >= umbral, neurona muestra excitación (1), sino es 0

Ejemplos de prueba: NOT (sin excitatorias, inhibitoria=0) da 1

Ejemplo OR: 2 excitatorias, umbral=1, da 1 si ambas son 1