Manual de Funcionamiento Del Módulo de Entrenamiento de Redes Neuronales

8/18/2019 Manual de Funcionamiento Del Módulo de Entrenamiento de Redes Neuronales

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MANUAL DE

FUNCIONAMIENTO DEL

MÓDULO DE ENTRENAMIENTO

DE REDES NEURONALES

1. Introducción

El objetivo primordial de este manual es dar a los estudiante una guía de como

manipular el módulo de entrenamiento de rede neuronales, cómo elaborar elalgoritmo de backpropagation, utilizar el toolbox de Neural Network Start, y la

configuración del raspberry para la comunicación con simulink

El entrenamiento de la red neuronal, al realizar en el toolbox nos brinda una

facilidad de aprendizaje m!s r!pido, de modificar los datos de las matrices de

entrada, el peso sin!ptico de la misma y la migración a simulink de una manera

m!s efectiva


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En lo "ue respecta a la parte de comunicación con el medio externo, la placa

"ue vamos a utilizar es raspberry pi, por las bondades tecnológicas "ue nos

brinda y la escalabidad "ue tendremos con este dispositivo, el protocolo de

comunicación "ue vamos a utilizar es el #$%&'% Et(ernet, "ue nos permite

tener una conexión remota (acia nuestro proyecto

2. Algoritmo d !"c#$ro$"g"tion

%ara la elaboración del algoritmo de backpropagation "ue vamos a utilizar, se

debe tener claro cu!les son las ecuaciones

)o "ue primero debemos (acer es tener instalado el software elegido para el

entrenamiento "ue es *atlab + -.b, se (a elegido esta versión por"ue desde

esta versión ya existe la librería de raspberry pi, "ue se detallara a continuación

como se instala

En la ventana principal de *atlab "ue se muestra en la ilustración - /ebemos

(acer clic donde dice new; luego en Script, y se nos abre la nueva ventana "ue

se muestra en la ilustración +0 a"uí empezamos a ingresar la configuración del

algoritmo de entrenamiento


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Ilustración 1. Pantalla de Inicio de Matlab

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En el ingreso de los datos al Script, se debe considerar el ingreso de lasmatrices de las letras, para tener un diagrama ya elaborado de dic(as matrices

vamos a utilizar el comando prprob, "ue es el "ue inicializa las matrices de

ingreso

Ilustración 2. Pantalla Script

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3 continuación el algoritmo "ue est! siendo utilizado en el entrenamiento de la

red neuronal

45,#6 7 prprob0

plotc(ar8582,+99

setdemorandstream8pi90


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net- 7 feedforwardnet8+90

view8net-9

net- divide1cn 7 ::0

net- 7 train8net-,5,#,nn*3#)3;90

numNoise 7 . 0

5n 7 min8max8repmat85,-,numNoise9?numNoise9? +, 9,+90

#n 7 repmat8#,-,numNoise90

figure

plotc(ar85n82,+99

net+ 7 feedforwardnet8+=90

net+ 7 train8net+,5n,#n,nn*3#)3;90

noise)evels 7 2 =2-0

num)evels 7 lengt(8noise)evels90

percError- 7 zeros8-,num)evels90

percError+ 7 zeros8-,num)evels90

for i 7 -2num)evels

5test 7 min8max8repmat85,+,numNoise9

?numNoise9?noise)evels8i9, 9,+90

@- 7 net-85test90

percError-8i9 7 sum8sum8abs8#nAcompet8@-9999&8+>?numNoise?+90

@+ 7 net+85test90

percError+8i9 7 sum8sum8abs8#nAcompet8@+9999&8+>?numNoise?+90

end

figure


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plot8noise)evels,percError-?- , :AA:,noise)evels,percError+?- 90

title8:%ercentage of Becognition Errors: 90

xlabel8 :Noise )evel: 90

ylabel8 :Errors: 90

legend8 :Network -: ,:Network +: ,:)ocation: ,:Nort(Cest: 9

displayEndDf/emo*essage8mfilename9

)uego de ya escrito todo este algoritmo al enviar a correr el programa la

primera imagen "ue se nos va a visualizar es la de la matriz de la letra 3, "ue

es por defecto ser! la 3

Ilustración 3. Matriz de la Letra A

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$uando se empieza el entrenamiento de la neurona con el mapa de bits de la

letra "ue ya tenemos se deben desplegar las siguientes ventanas2


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Ilustración 4. cuación de la !ed "euronal

1uente2 3utora

Ilustración #. $o%ienzo del ntrena%iento de la !ed

1uente2 3utora


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3l finalizar el proceso de entrenamiento con la validación, el tiempo "ue se

demora en entrenar a la red y el mapa de bits de la imagen final las ventanas

"ueda así2

Ilustración &. Mapa de 'its de la !ed ntrenada

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En esta parte de entrenamiento de la red lo nico "ue (emos ingresado por

código es la creación de las matrices de las letras del albeto "ue se deber!n ir

cambiando en la siguiente línea del código2

net- 7 feedforwardnet8-90

En donde el n mero es el "ue representa la letra del alfabeto, partiendo desde

- es 3

%ara finalizar esta parte del algoritmo de backpropagation, pasamos a la parte

del toolbox donde se puede observar donde se ingresa el valor de las matrices

creados desde el código

%ara poder tener una idea clara de lo "ue entrenamos podemos de la

'lustración F, podemos obtener las G graficas del resultado del entrenamiento


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Ilustración (. )alores *inales del entrena%iento de la red

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%ara obtener un mejor an!lisis del entrenamiento de la red neuronal y saber

"ue valores se deben cambiar para un mejor entrenamiento y validación las

gr!ficas "ue se obtienen son las siguientes2


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Ilustración 1 . "eural "etwor0 rainin rror isto ra%

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Ilustración 11. "eural "etwor0 rainin !e ression

1uente2 3utora


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%. N ur"l N t&or# St"rt

)uego de diseHado el algoritmo de entrenamiento procedemos a ingresar al

toolbox, para eso en la pantalla principal de *atlab ingresamos el comando

nnstart y nos aparece la siguiente pantalla2

Ilustración 12. Pantalla del oolbo

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)uego seleccionamos el ítem de entrenamiento "ue ser! Pattern Recognition

Tool , "ue es lo adecuado para el desarrollo de este proyecto, luego de eso la

ventana "ue nos va a salir es la siguiente


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Ilustración 135 )entana de e plicación de la red neuronal

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3l visualizar la explicación del tipo del algoritmo con el cual se va a entrenar y

ver el es"uema (acemos click en ne t, la pantalla 6ue se desplie a es la de

con i uración de las entradas 7 salidas de la neurona, para la cual debe%os

tener abierto el al orit%o 6ue se %enciona antes por6ue las %atrices 6ue se

8an a in resar son 9 7 .


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Ilustración 14. Selección %atriz 9 :entrada

1uente2 3utora


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Ilustración 1#. Selección de la Matriz :salida

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En la siguiente imagen ya se configura cuantas capas ocultas va a tener

nuestra red


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Ilustración 1&. In reso de las $apas


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Ilustración 1(. Inicio del ntrena%iento

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Ina de las ventajas de utilizar el toolbox sobre el algoritmo es "ue este nos

facilita las gr!ficas de an!lisis en una sola ventana


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Ilustración 1+, =ra icas de Analisis lue o del ntrena%iento

1uente2 autor

%ara finalizar ya con la parte del entrenamiento de la red neuronal y pasar a la

parte de configuración en simulink la ltima ventana "ue nos debe salir es la

siguiente


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Ilustración 1/. )enta inal del oolbo

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$on esto se concluye la fase de entrenamiento de la red neuronal para el

reconocimiento de patrones de im!genes y voz

%ara la configuración en simulink lo "ue debemos (acer es instalar la librería

de raspberry pi "ue se explica a continuación

'. In(t"l"ción d l" Li)r r*" d R"($) rr+ $i n M"tl")

%ara el proceso de instalación de la librería de raspberry, debemos irnos a la

pantalla principal de *atlab en la parte superior derec(a


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Ilustración 2 . Instalación de la Librer>a.

)uego de (acer clic en donde dice Get Hardware Support Packages, laventana "ue se nos tiene "ue abrir es la siguiente

Ilustración 21. )entana de Instalación de la Librer>a

Jamos a descargar el software de desde internet para lo "ue (acemos clic en

ne t, y la pantalla es la ilustración ++, donde seleccionamos Baspberry pi, y

(acemos clic en ne t.


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Ilustración 22. lección del pa6uete a instalar

)uego aceptamos los tKrminos en condiciones (asta "ue la ventana de

instalación nos "uede así, donde (acemos clic en Install.

Ilustración 23. Pantalla donde se %uestra el lu ar donde se instalara la librer>a.


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Ilustración 24. lección del pa6uete a instalarse

En la ilustración += se muestra la forma de configuración de la comunicación

Et(ernet, como se puede observar existe dos maneras de configurar pero en

esta ocasión vamos a utilizar la Local área home network.

Ilustración 2#, ipos de co%unicación

)uego de ya elegir el tipo de comunicación, *atlab procede a instalar el

firmware en la memoria S/ "ue se encuentra en el raspberry pi


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Ilustración 2&. Instalación del *ir%ware

Este es el paso final a continuación se debe configurar la comunicación entreestos dos dispositivos "ue se detalla en el punto =

,. Con-igur"ción d l" comunic"ción ntr R"($) rr+ + M"tl").

)o primero "ue debemos (acer es descargar la imagen "ue debeos grabar en

la memoria S/ "ue se inserta en el raspberry pi

El sistema operativo "ue debemos instalar es el Raspia whezzy de!"an#,

este imagen debemos descargarla directamente de la p!gina oficial de

raspberry pi

Se debo considerar "ue se necesita una memoria superior a GL;

)uego de ya tener instalada la imagen en nuestra memoria S/, debemos

(abilitar los puertos de comunicación SSM de la placa raspberry pi

%ara la (abilitación de estos puertos necesitaremos2

• *odem con conexión a internet• $omputador port!til• $able de alimentación micro IS; =J• $able Et(ernet• Baspberry pi

En el proceso de (abilitación vamos a necesitar dos programas adicionales "uedebemos instalar estos son2


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• #era #erm• '%Scan

Estos dos programas nos va ayudar para acceder a la raspberry y el otro para

poder buscar la '% del raspberry pi

Ilustración 2(. Inicio de sesión con SS

3l ya tener conectado nuestra placa raspberry pi a nuestro ordenador, debemos

ir al programa '%Scan para visualizar la dirección de nuestro raspberry pi

En mi caso el modem "ue me esta proveyendo de internet es de la empresa

estatal $N#, sabemos "ue la asignación de las '% a cada uno de sus e"uipos

es din!mica, "uiere decir "ue cada vez "ue asigna una dirección diferente, por

eso cada vez "ue conectemos nuestra raspberry pi a la red debemos buscar la

'% %ara poder visualizar si est! conectada a *atlab

El rango de direcciones en el "ue vamos a buscar la '% del raspberry debe ser

- + ->O - - 2 - + ->O - - , por"ue nuestro modem solo permite - e"uipos


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Ilustración 2+. Pantalla de IP Scanner

$omo podemos observar la '% asignada a nuestro raspberry es - + ->O - >

3(ora para poder configurar el SSM debemos abrir el #era #erm, el cual nos

permitir! acceder remotamente a nuestro raspberry pi

Ilustración 2/. Pantalla Principal del era er%

En este programa debemos ingresar la '%, "ue obtuvimos al scanner nuestro

modem

3l (acer clic en ok nos deben aparecer las siguientes pantallas2


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Ilustración 3 . Pantalla era ter%

En la ilustración . , se puede observar "ue nos pide el user na%e 7 pasword

de nuestra placa, por defecto estos son2

IserPName2 pi

%assword2 raspberry

)a siguiente pantalla "ue nos sale es2

Ilustración 31. Pantala SS del !aspberr7 Pi


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)os comandos para la configuración son2

sudo raspi$con%ig sudo apt$get update sudo apt$get upgrade

Estos tres comandos nos permiten (abilitar los puertos de comunicación con

*atlab, para verificar "ue nuestra configuración nos est! bien realizada

debemos dirigirnos a la pantalla principal de *atlab y escribir este comando &

ping '().'*+.'.*, esto nos permite ver si existe o no comunicación entre

nuestro computador y raspberry pi

Ilustración 32. Comunicación exitosa

Bealizado ya la comunicación exitosa entre matlab y raspberry, a(ora si

podemos pasar a la parte de entrenamiento en simulink


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