Manual de usuario
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1. Manual de usuario de SiIMuLOP Simulador de Perceptr n Multicapa Autores Proyecto Christian Felipe lvarez Javier Garc a Cuerva Velasco Proyecto dirigido por Jos Mar a Valls Ferr n SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco ndice 1 Introducci n a SiMuL P iria 2 Perceptr n Multicapa io eta a 3 Inicio del programa hkkk ada 4 Empezando a usar el programa jj n 4 1 Obtener la red a Crear la red b Cargar la red cc 4 2 Obtener los patrones ca 4 3 Formato de los ficheros de patrones 5 Entrenando la red YX l YN A KUN A UQ Q pb pu nN OSOS 7 e jul o g gt pr Ou D en AP e en qa g gt pas jul o eo en pd D ON D paa a a pau a p pau poa O F j ON o D O D Ou o A PAN N ja NO SS p o m a ES es AP gt AP en N N SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco Manual de usuario de SiMuL P Simulador de Perceptr n Multicapa En este manual se guiar al usuario en el uso del programa de una manera progresiva con ejemplos reales y visualizaciones durante la ejecuci n del programa 1 Introducci n a SiMuL P SiMuL 0WP es un simulador de redes de2. Test 1 Ciclos Test Ciclos Test los cuales ayudar n a calcular el error de validaci n El ltimo par metro necesario es la Tasa o raz n de aprendizaje Tasa de aprendizaje e cual influye en la velocidad de convergencia hacia la funci n que se desea y que debe ser un valor bajo Una vez tengamos todos los par metros definidos podemos iniciar el entrenamiento con el bot n de Entrenar 7 A continuaci n se cargar la ventana con la gr fica que muestra c mo entrena la red figura 9 en la que se ve el error de entrenamiento y el error de test 1 Datos del entrenamiento MS Entrenamiento E Test 10 30 50 70 90110130150170190210230250270290310330350370390 Flclos Guardar Gr fica Figura 9 Ventana con la gr fica de entrenamiento Durante el entrenamiento podemos variar la escala en la que se representan los datos para ello pulsaremos el bot n Escala Escala y a continuaci n nos aparecer la ventana para poder variar la misma figura 10 0 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco M ximo Figura 10 Di logo para cambiar la escala de la gr fica Para cambiar la escala iremos incrementando o decrementando los valores que delimitan el rango del error cometido representado en el eje Y Los valores cambiar n de 0 05 en 0 05 utilizando los botones Cuando ha terminado de entrenar los ciclos que se han indica
3. b Para cargar una red debemos pinchar sobre el bot n de Abrir red 4 y nos aparecer la ventana de la figura 5 en la cual deberemos elegir el archivo que contiene la red con la que queremos trabajar SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco Buscar en Ea venecia KE testvenecia data C testveneciatxt trainvenecia data C trainveneciatxt Nombre de archivo trainvenecia data Archivos de tipo Todos los archivos Figura 5 Ventana para elegir el archivo de la red 4 2 El siguiente paso ser obtener los patrones de entrenamiento mediante los cuales la red va a aprender Para ello en el men principal pincharemos en el bot n de Seleccionar los ficheros de patrones El Nos aparecer la ventana de la figura 6 Ficheros de patrones Entrenamiento Test 1 Test 2 Gran cantidad de datos Figura 6 Ventana para seleccionar los ficheros de patrones Los patrones con los que vayamos a trabajar los debemos separar en primera instancia en dos conjuntos Entrenamiento Train y Test Test 2 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco El conjunto de entrenamiento se utilizar para entrenar la red El conjunto de test se usar para calcular el error de entrenamiento Ya que el Perceptr n Multicapa puede perder la capacidad de
4. utilizado con el mismo nombre que ste salvo porque le a ade el sufijo res Los resultados de test 1 se guardan en otro fichero al que se le a ade el sufijo res testl1 y que tiene el siguiente formato DATOS DE TESTI N MERO CICLO ERROR MEDIO ERROR ACUMULADO N Em Ea N2 En N Ems Eas El n mero de ciclo indica en que ciclo se ha hecho el test 1 ie SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco 6 Guardando la red En cualquier momento podemos desear guardar la red es decir con la entrenada o no para poder cargarla en otro momento y seguir trabajando con ella Para guardar la red pulsaremos sobre el bot n de Guardar red NY y nos aparecer una nueva ventana donde podremos elegir el directorio donde guardarla La arquitectura de la red del Perceptr n Multicapa es la siguiente Capa de Capas ocultas Capa de entrada salida Pesos w Peso de la conexi n de la neurona 1 de la capa c hasta la neurona j de la capa c 1 Umbrales u Umbral de la neurona 1 de la capa c excepto la 0 Esta red se guarda en un fichero de texto con el siguiente formato aie SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco NOMBRE DEL FICHERO FECHA N MERO DE NEURONAS DE ENTRADA Ne N MERO DE CAPAS OCULTAS c NEURONAS POR CADA CAPA 0 0 W 1
5. LO IO Los caracteres indican comentarios Cuando se tengan divididos los patrones en los tres ficheros correspondientes en la ventana correspondiente a la figura 6 pincharemos en cada bot n Entrenamiento Test 1 y Test 2 y seleccionaremos en la ventana de abrir archivo misma ventana que figura 5 el fichero correspondiente 10 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco En la parte inferior de la ventana de la figura 6 existe la posibilidad de seleccionar si estamos usando una Gran cantidad de datos Gran cantidad de datos es decir si los patrones son muy numerosos para no cargar todos en memoria principal leeremos varias veces del fichero del disco si esta opci n esta marcada El programa necesitar m s tiempo para ejecutar Si esta opci n no esta marcada y el n mero de patrones no es excesivo el programa cargar los datos en memoria principal evitando demasiados accesos a disco y que por tanto el tiempo de ejecuci n se vea incrementado En la mayor a de los casos esta opci n deber estar desactivada Cuando hayamos seleccionado todos los ficheros de patrones pulsaremos el bot n de Aceptar Y 11 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier Garc a Cuerva Velasco 5 Entrenando la red Una vez tenemos la red de neuronas definida ya podemos definir los par metros q
6. aA 250 350 550 ESO 750 agg Patron Guardar Gr fica Figura 11 Gr fica de test 2 Habiendo aceptado aparece la ventana en la que se representan la salida obtenida la salida deseada y el error absoluto en una gr fica figura 11 Si se desea guardar esta gr fica se deber pulsar el bot n Guardar gr fica tal como en las gr ficas de entrenamiento 19 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco 7 1 Los datos de test 2 se guardan en un fichero con el siguiente formato DATOS DE LA VALIDACI N N PATR N SALIDA OBTENIDA SALIDA DESEADA ERROR ABSOLUTO ERROR CUADR TICO P Y D En Ec D Ey Ecz ERROR ABSOLUTO ACUMULADO Ena ERROR ABSOLUTO MEDIO Em ERROR CUADR TICO ACUMULADO Ecc ERROR CUADR TICO MEDIO Ecm 20
7. do se pueden cambiar los par metros que definen el entrenamiento aunque para que el entrenamiento sea coherente s lo se deber cambiar el n mero de ciclos entrenamiento y o test 1 Pulsando sucesivas veces el bot n de Entrenar se contin a con el entrenamiento de la red los ciclos que se haya indicado Cuando estemos conformes con la gr fica o queramos conservarla podemos guardarla mediate el bot n Guardar gr fica REE Habr que indicar un nombre al archivo sin extensi n ya que esta viene determinada por el formato de la imagen PNG Portable Network Graphics S1 en cualquier momento deseamos finalizar el entrenamiento le daremos al bot n de Finalizar entrenamientWD Al finalizar el entrenamiento se conservan en memoria los pesos y umbrales que se han determinado durante el mismo Si el entrenamiento ha resultado satisfactorio ser recomendable guardar la red entrenada Ver punto 6 14 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco 5 1 Los datos de entrenamiento se guardan en un fichero con el siguiente formato DATOS DEL ENTRENAMIENTO N MERO CICLO ERROR MEDIO ERROR ACUMULADO N Em En N2 E N3 1 Eas Donde N indica el n mero de ciclo Emi representa el error medio para el ciclo i y Ea es el error acumulado para el ciclo i El fichero se guardar en el mismo directorio que el fichero de patrones de entrenamiento
8. generalizaci n debemos evaluar el error que comete la red durante el proceso de aprendizaje por esto existe el conjunto de patrones de validaci n o Test 1 y sirve para calcular el error de validaci n y observar que no se produce ning n efecto extra o durante el aprendizaje como el sobreaprendizaje o la par lisis Por tanto el conjunto de Entrenamiento ser dividido en conjunto de Entrenamiento y conjunto de Test 1 Conjunto de Validaci n Finalmente tendremos tres ficheros de patrones Conjunto de Entrenamiento Train Entrenamiento Conjunto de Validaci n Test 1 desta Conjunto de Test Test 2 LE En la figura 7 podemos ver como se divide el fichero original de patrones Patrones TRAIN TRAIN TEST 1 TEST TEST 2 Figura 7 Divisi n de patrones SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco 4 3 El formato de los ficheros de patrones debe ser el siguiente N MERO DE NEURONAS DE ENTRADA Ne N MERO DE NEURONAS DE SALIDA ns PATRONES 1 patr n en cada l nea la s entrada s y la s salida s Un fichero de patrones para el ejemplo de la red creada en el apartado anterior es el siguiente FNumero de entradas 4 FNumero de salidas 1 Patrones 223002116 0 320490ULL6 073864189034 0413789723 DU AZLozuLoo 220609079 0 34031715396 04390506422 0 421620159 043262473 2 06LoZ002 ISTO 19947 Ue S90L9207L0 43209215 USA
9. mulap jJar Despu s de arrancar el programa se cargar la ventana principal que se muestra en la figura 1 y ya podemos empezar a utilizar SIMuL P gt gt SIMULOP lt lt Simulador MultiLayer A on E Evolutioinane Algoritfima E Floral Hetivor s de Aatijacal Detelligonse EVANN N S MULE Chi istian Felipe Alvarez Atores 5 Tutor aria Vall E E Javier Garcir Cuerva Velasco r Jos Mar a Valls Ferr n Figura 1 Men principal SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco 4 Empezando a usar el programa Para poder entrenar a una red de neuronas necesitamos tener la red de neuronas y los patrones de entrenamiento 4 1 Empezaremos obteniendo la red neuronal La red la podemos crear o bien cargar una red ya creada a Para crear una red debemos pinchar sobre el bot n de Crear nueva red gt y nos aparecer la ventana de la figura 2 Entradas Capas ocultas Meuronas Salidas Figura 2 Ventana Crear nueva red SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco A continuaci n debemos rellenar los datos de esta ventana para obtener nuestra red En el cuadro de texto de Entradas debemos escribir el n mero de neuronas de entrada que queremos que tenga la red por ejemplo 4 entradas Para ir a adiendo nuevas capas ocultas a la
10. n1 W nen1 1 1 W 1n2 W n1n2 c c c W Ins e W nens UMBRALES 1 1 1 un U2 Uni 2 2 u2 U m2 Para una red de 2 entradas con dos capas ocultas de 3 neuronas cada una y una salida el fichero con los pesos y umbrales inicializados a 0 ser a el siguiente siTe SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco Nombre del fichero ejemplo red Creado el 21 01 2007 Fichero en el que se ha quardado la red cuya estructura es Numero de entradas Numero de capas ocultas Neuronas por Cada capa 3 Numero de salidas Pesos sO 040 ao 000 zO 0 0 Umbrales 0 ORO AU USO 2O H Z H 2 3 H 1 H O O O H O O 0 Los caracteres indican comentarios 18 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco 7 Calculando test 2 Una vez tenemos la red entrenada podemos proceder a obtener los datos del test 2 Estos consisten en la salida obtenida la salida deseada el error absoluto y el error cuadr tico para cada patr n de test adem s de los errores acumulados y medios Pulsando en el bot n Test 2 ls se nos pide el nombre del fichero en el que se guardar n ste se almacenar en el mismo directorio que el fichero que contiene los patrones de test 2 Test 2 IN NO i 1 Walor 0 75 E Deseadas E Obtenidas ES Error WA a
11. neuronas que usa el modelo del Perceptr n Multicapa MultiLayer Perceptron para la resoluci n de determinados problemas no lineales Es un programa de uso sencillo y bastante intuitivo concebido como una herramienta para el aprendizaje y el estudio de las redes neuronales artificiales 2 Perceptr n Multicapa MLP El Perceptr n Multicapa es una generalizaci n del Perceptr n Simple y que fue desarrollado para hacer frente al problema de que este s lo puede resolver problemas lineales Su diferencia radica en que entre las capas de entrada y de salida se introdujeron una o varias capas ocultas Este hecho y el uso de la retropropagaci n hacen que el Perceptr n Multicapa sea una red bastante potente para aproximar funciones SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier Garc a Cuerva Velasco 3 Inicio del programa Para arrancar el programa necesitamos e Tener instalado una versi n de Java posterior a la 1 5 e El archivo simulap jar que permitir ejecutar el programa Podemos ejecutar simulap jar de varias formas 1 Haciendo doble clic sobre el archivo jar o pulsando con el bot n derecho sobre el archivo y en el men contextual seleccionar abrir con eligiendo la versi n de Java Si esto no funcionase utilizaremos la segunda forma 2 Abrimos un terminal y accedemos al directorio donde se encuentra el archivo jar y escribimos el comando de java Java jar si
12. red pincharemos en el bot n de Capas ocultas y nos aparecer la ventana de la figura 3 Capa oct uita 29 N mero de neuronas Figura 3 Ventana para a adir una capa oculta En esta nueva ventana introduciremos el n mero de neuronas que queremos que tenga la primera capa oculta por ejemplo 10 Y para terminar pulsaremos el bot n de Aceptar Y Esto har que volvamos a la ventana de la figura 2 con la nueva capa a adida a la tabla de capas ocultas Para el ejemplo a adiremos dos nuevas capas ocultas de 10 neuronas tambi n Si cometi semos un error introduciendo las capas ocultas podemos eliminarlas seleccionando la capa a eliminar pulsando sobre ella con el bot n derecho del rat n y pulsando sobre Borrar como muestra la figura 4 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco e Crear red ua Entradas 4 Capas ocultas M Capa Meuronas 1 10 borrar Salidas p Figura 4 Ventana Crear nueva red eliminado capa e En el cuadro de texto de Salidas debemos escribir el n mero de neuronas de salida que queremos que tenga la red por ejemplo 1 salida e Cuando hayamos rellenado todos los campos y estemos de acuerdo con la red pulsaremos el bot n de Aceptar W Si en cualquier momento queremos cerrar la ventana de Crear nueva red perdiendo cualquier posible dato introducido pulsaremos el bot n de Cancelar X
13. ue necesitamos para que la red aprenda de los patrones Pulsaremos el bot n de Entrenamiento MR y en la parte inferior de la ventana ver figura 8 nos aparecer n los campos que necesitamos rellenar para definir como va a ser el entrenamiento gt gt SIMULOP lt lt Simulador MultiLayer perceptron o 2N Red 4e 10 10 10 18 Ecoluationane gorda Teemal Pietivor s d dis Cutollegarze EVANS SiIMULEP Chr istian Felipe lvarez Atores 5 Tutor Mar a Vall O Javier Garcia Cuerva Velasco o Jos Mar a Valls Ferr n Ciclos 1100 Ciclos Test fi Rango de inicializaci n Tasa de aprendizaje 0 5 Pesos E i f Umbrales 1 Lp Figura 8 Ventana de Entrenamiento A la izquierda podemos definir el Rango Rango de inicializaci n sobre el que se inicializar n los Pesos y Umbrales Pulsando el y e o o o o r bot n de Inicializar pesos y umbrales tJ se inicializar n estos de manera aleatoria entre el rango de inicializaci n fijado En la parte derecha podremos definir el n mero de Ciclos Ciclos que queremos que tenga el entrenamiento de la red completa la cual usar el fichero de patrones Tambi n podemos indicar cada cuantos ciclos de entrenamiento queremos que se usen 12 SiMuL 0P Simulador de Perceptr n Multicapa Christian Felipe lvarez Manual de usuario Javier GarciaCuerva Velasco los patrones de validaci n o de
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