b'\n_START_ARTICLE_\nRedes neuronales probabil\xc3\xadsticas\n_START_SECTION_\nArquitectura de PNN\n_START_PARAGRAPH_\nArquitectura de PNN\n_START_SECTION_\nCapas de PNN\n_START_PARAGRAPH_\nPNN es a menudo utilizado en problemas de clasificaci\xc3\xb3n.\xe2\x80\x8b Cu\xc3\xa1ndo una entrada est\xc3\xa1 presente, la primera capa computa la distancia del vector de entrada a los vectores de entrada del entrenamiento. Esto produce un vector donde sus elementos indican cuan cercanos esta la entrada de la entrada de entrenamiento. La segunda capa suma la contribuci\xc3\xb3n para cada clase de entradas y da su salida como un vector de probabilidades. Finalmente, una funci\xc3\xb3n de transferencia competitiva en la salida de la segunda capa elige el m\xc3\xa1ximo de estas probabilidades, y produce un 1 (identificaci\xc3\xb3n positiva) para esta clase y un 0 (identificaci\xc3\xb3n negativa) para las clases no identificadas clases.\n_START_SECTION_\nCapa de entrada\n_START_PARAGRAPH_\nCada neurona en la capa de entrada representa un predictor de variable. En variables categ\xc3\xb3ricas, N-1 neuronas son utilizadas cu\xc3\xa1ndo hay N n\xc3\xbamero de categor\xc3\xadas. Estandariza el rango de los valores restando la mediana y dividiendo por el Rango intercuart\xc3\xadlico. Entonces las neuronas de entrada alimentan los valores a cada una de las neuronas en la capa oculta.\n_START_SECTION_\nCapa de patr\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nEsta capa contiene una neurona para cada caso en el conjunto de datos de entrenamiento. Almacena los valores del predictor de variables para el caso junto con el valor objetivo. Una neurona escondida calcula la distancia Euclidiana del caso de prueba del punto de centro de la neurona y entonces aplica el RBF kernel la funci\xc3\xb3n que utiliza el sigma valores.\n_START_SECTION_\nCapa de suma\n_START_PARAGRAPH_\nPara las redes PNN hay una neurona de patr\xc3\xb3n para cada categor\xc3\xada de la variable objetivo. La verdadera categor\xc3\xada objetivo de cada caso de prueba est\xc3\xa1 almacenada con cada neurona escondida; el valor de peso que sale de una neurona escondida est\xc3\xa1 alimentado s\xc3\xb3lo con la neurona patr\xc3\xb3n que corresponde a la categor\xc3\xada de la neurona escondida. Las neuronas patr\xc3\xb3n a\xc3\xb1aden los valores para la clase que representan.\n_START_SECTION_\nCapa de salida\n_START_PARAGRAPH_\nLa capa de salida compara el peso de votos para cada categor\xc3\xada objetivo acumulada en la capa patr\xc3\xb3n y utiliza el voto m\xc3\xa1s grande para pronosticar la categor\xc3\xada objetivo.'