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DISEÑO DE LA RED NEURONAL VIRTUAL "RnvCredi"


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4. DISEÑO DE LA RED NEURONAL VIRTUAL "RnvCredi"

Hemos diseñado una Red Neuronal Virtual con tres capas:



  • Una capa de entrada con ocho nodos. Cada uno de los siete primeros se destina a albergar una variable de entrada del credit scoring, mientras que el octavo funciona como umbral, siendo su valor siempre la unidad.

  • Una capa de salida con tres nodos, suficiente para responder a una clasificación semejante a la de Tabla 2. Un número mayor de nodos permitiría una incrementar el número de categorías en las que clasificar a los clientes, en el caso de que el credit scoring a asistir las propusiera. Naturalmente, más nodos en la capa de salida supondrían un aumento en la complejidad de la RNV y en el tiempo de entrenamiento

  • Una capa oculta que, luego de diversas pruebas, hemos dotado de 8 nodos, uno de ellos con una activación permanente para que funcione como umbral.

Los nodos de cada capa están enlazados con todos los de la capa siguiente (excepto con aquellos que sirvan de umbral) mediante los correspondientes pesos sinápticos. La formula que detalla la entrada neta que recibe el nodo “j” de la capa oculta es:


Donde “a” es el número total de nodos de la capa de entrada, “Entradai ” corresponde a la activación del nodo “i” de la capa de entrada y “Peso1i,j” corresponde al peso sináptico que enlaza el nodo “i” de entrada con el nodo “j” oculto.

Ilustración 3: Ecuación 1


A su vez, el valor del nodo “k” de la capa de salida viene determinado por la siguiente ecuación:


Donde “b” es el número total de nodos de la capa oculta, “Ocultoj ” es la activación del nodo “j” de la capa oculta y “Peso2j,k ” representa el valor del peso sináptico entre el nodo “j” de la capa oculta y el nodo “k” de la de salida.

Ilustración 4: Ecuación 2


Las ecuaciones 1 y 2 representan una función de tipo sigmoide. La función sigmoide es muy empleada como función de activación porque su derivada es muy simple (lo que facilita el proceso de corrección del error en el algoritmo de backpropagation), limita la salida y es casi biestable, características que la hacen muy adecuada para su empleo en este tipo de redes.


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