Compuerta lógica OR
A continuación se presenta el entrenamiento de un perceptrón de dos entradas para aprender a representar a un operador booleano, concretamente, la compuerta OR. Fueron empleados los pesos y , para la primera y la segunda entradas, respectivamente; la función escalón con límite como función activadora; y como tasa de aprendizaje. Se trata de un ejemplo propuesto por Coppin (2004, p. 324) implementado con GeoGebra.
En la parte inferior de esta escena dinámica se observa el uso de la Hoja de Cálculo de GeoGebra, cuyas fórmulas puedes revisar al hacer clic sobre sus celdas. Conviene hacer uso de esta hoja de cálculo debido a que permite usar fórmulas asociadas a los deslizadores/opciones disponibles en la escena y también mostrar con claridad los elementos que intervienen en el proceso de auto-entrenamiento del perceptrón, como son:
- las épocas calculadas (columna A);
- las distintas entradas provistas a la neurona con base en la tabla lógica del operador OR y sus respectivas salidas esperadas (columnas B a la D);
- la salida obtenida por medio de la función activadora (columna E);
- el error cometido, es decir, la salida esperada contrastada con la salida real (columna F);
- los pesos iniciales (columnas G y H);
- y los pesos ajustados según la regla de entrenamiento (columnas I y J).