martes, 11 de octubre de 2011

Computación evolutiva: Ejemplo V

Abstract

El siguiente ejemplo práctico, consiste en una revisión del ejemplo anterior donde realizamos un algoritmo capaz de reconocer las vocales mediante aprendizaje evolutivo.

En esta versión, hemos introducido algo de ruido durante el entrenamiento y prueba del reconocimiento conseguido. El ruido consiste en la introducción o borrado de píxeles en la imagen de la vocal a reconocer.

Ejemplo práctico V: Proyecto evolutivo de reconocimiento de patrones con ruido

El programa que os presento a continuación; programado en un applet de Java para que podáis probarlo de primera mano, consigue precisamente eso: aprender a reconocer los patrones de las vocales, en formato Times New Roma, y un tamaño de 8 (8 x 5 = 40 píxeles). No se usa ninguna técnica estratégica mediante heurística, sólo una red neuronal cuyos pesos se ajustan mediante una estrategia evolutiva.

El programa, al ejecutarse inicialmente el applet, sólo no tiene "conocimiento" alguno, y se limita a dar una respuesta aleatoria, cuando se le presenta los píxles de la imagen de una vocal en Times New Roman.

Para conseguir, de manera on-line; que el programa aprenda a reconocer el patrón de las vocales, debemos pulsar sobre el botón Entrenar. En ese momento, el programa comenzará a seleccionar evolutivamente, los individuos que mejor aproximen sus respuestas cuando se le interroga por las vocales.

En cualquier momento del entrenamiento, podemos pulsar en el botón Cancelar, y comprobar cómo va mejorando el reconocimiento del patrón.

Debajo del siguiente applet con el ejemplo V, explicaré más en profundidad la teoría que sigue el proyecto de aprendizaje automático, y encontrarás un enlace con el código fuente del ejemplo:

No puede ejecutar applets de Java. Instale la JVM, y vuelva a recargar la página, por favor.

Podéis descargar el código fuente del ejemplo V desde este enlace.


Explicación técnica del ejemplo


El proyecto de ejemplo V, tiene las siguientes características técnicas:

Todo el aprendizaje corre a cuenta de una red neuronal; con conexión hacia delante y una capa oculta (hidden layer).

La capa de entrada contiene 40 nodos; uno por cada posible contenido dentro del array que forma el conjunto de píxles de la imagen de la vocal. Hay 5 nodos de salida, los cuales indican la probabilidad de que la vocal pasada sea la que representa sicho nodo de salida.

Inicialmente, los pesos wij de la red neuronal son marcados aleatoriamente, por lo que la respuesta de la red neuronal ante el problema será aleatorio.

Hay pues que entrenar al programa para que aprenda, lo que vamos a conseguir ajustando evolutivamente los pesos de la red neuronal utilizada. Dicho entrenamiento evolutivo se realizará mediante una estrategia evolutiva.

La estrategia evolutiva será representada por un vector de 210 elementos de tipo real. Esos elementos o individuos de selección se van a corresponder con los pesos de los nodos que contiene la red neuronal, de manera que serán esos pesos los que irán evolucionando.

Así pues, la población en evolución, consistirá en n individuos (con n = 15), que tendrán n hijos, con variación exclusiva por mutación -sin recombinación- y cuya función de desempeño (fitness fuction) será calculada mediante competición -selección por torneo-.
Para el proceso de mutación, hay que tener en cuenta que cada individuo; además de un vector de pesos, contiene un vector de variables de ajuste, que también irá evolucionando junto con los pesos.

La mutación es de la forma:



Con alpha igual 0.2f, y donde xi indica el peso en la posición i del vector de pesos, y N(0,1) indica un valor tomado aleatoriamente de una distribución normal de desviación típica igual a 1, y media igual a 0. La otra variable que interviene en el proceso se corresponde con la variable de ajuste del elemento i, que; como se puede ver, muta antes de que lo haga el peso xi.

La evaluación de un individuo se realiza mediante el recuento de los aciertos conseguidos cuando se le pasa las 5 vocales. Se sumará uno cuando se acierta, y se restará uno si falla en el reconocimiento.

Finalmente, el proceso de selección consistirá en tomar los 15 mejores individuos de entre los 30 (15 padres + 15 hijos) individuos de la generación en curso. En caso de empate en la función de desempeño, se favorecerá a los individuos más longevos.

El paso de generaciones tendrá como resultado un ajuste en los pesos de la red neuronal, lo que dará lugar a un entrenamiento de la misma, que será lo que permitirá; a su vez, al programa a reconocer los patrones de las vocales dadas en una imagen GIF.


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