Título :	Análisis y desarrollo de una red neuronal distribuida
Autor(es):	Gabriela Jiménez Montoya
Palabras clave:	Distribuido Sistemas Redes
Fecha de publicación :	may-2007
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Facultad:	Facultad de Informática
Programa académico:	Ingeniería en Computación
Resumen:	Una de las diversas técnicas que emplea la Inteligencia Artificial para conseguir un comportamiento inteligente de forma artificial, son las llamadas redes neuronales. En la actualidad las redes neuronales se utilizan en la investigación y la industria, debido sus modelos artificiales y simplificados del cerebro humano capaces de adquirir conocimiento a través de la experiencia. Sin embargo, los modelos modernos de cómputo no procesan de manera aceptable estos modelos artificiales, debido a esto se proponen la construcción de arquitecturas de entornos distribuidos con el uso de componentes middleware basados en los estándares COMIDCOM, Java RMI, o CORBA. Los sistemas desarrollados con estas tecnologías adquieren parámetros que hoy en día son importantes en el desarrollo de diversas aplicaciones dentro de la inteligencia artificial para el proceso de aprendizaje. Entre otras cosas los sistemas pueden reconfigurarse fácilmente, obtienen una alta escalabilidad y se convierten en sistemas dinámicos, flexibles y abiertos en el uso de tecnologías de software. En este trabajo de tesis se presenta el diseño y desarrollo de una red neurona1 distribuida basada en el Perceptor de Rosenblat de tres capas con alimentación hacia adelante utilizando el estándar de CORBA, para el reconocimiento de los dígitos manuscritos de la base de datos MNIST. El funcionamiento del sistema se crea en un entorno uní arquitectural utilizando el sistema operativo Windows XP, el lenguaje de programación C++, y el middleware VisiBroker. El diseño de las interfaces del sistema distribuido contempla el contenido de los dos conceptos en el modelo de comunicación de los sistemas distribuidos, cliente y servidor. El servidor realiza las funciones de la capa de reacción y los clientes las funciones de la capa asociativa de las dos capas de las tres que componen el Perceptron de Rosenblat. Finalmente se presentan diferentes pruebas al sistema y se explican gráficas de tiempos y resultados de aprendizaje.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/6039
Otros identificadores :	3149 - RI002192.pdf
Aparece en:	Ingeniería en Computación

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