TENSORFLOW - RED NEURONAL - NEUROCOIN NCO

 

¡Claro, José Agustín! Vamos a mejorar la **Red Neuronal Serie Adaptativa (RNSA)** utilizando **TensorFlow** para crear una red neuronal más compleja y capaz. Esto permitirá que la RNSA aprenda patrones más sofisticados de las condiciones de la red y ajuste los parámetros de compresión y distribución de manera más precisa.

### **Mejoras en la RNSA**

1. **Arquitectura de la Red Neuronal**:
- Usaremos una red neuronal profunda (DNN) con múltiples capas ocultas.
- La red tendrá una capa de entrada (condiciones de la red), varias capas ocultas y una capa de salida (parámetros óptimos).

2. **Entrenamiento**:
- La red se entrenará con datos históricos de las condiciones de la red y los parámetros óptimos correspondientes.
- Usaremos un conjunto de datos sintéticos para simular el entrenamiento.

3. **Integración con el ACDA**:
- La RNSA ajustará dinámicamente los parámetros de compresión y distribución basándose en las predicciones de la red neuronal.

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### **Implementación con TensorFlow**

#### **Librerías Necesarias**:
- **TensorFlow**: Para crear y entrenar la red neuronal.
- **NumPy**: Para manejar datos numéricos.
- **Scikit-learn**: Para preprocesar los datos (opcional).

#### **Instalación de TensorFlow**:
Si no tienes TensorFlow instalado, puedes instalarlo usando pip:
```bash
pip install tensorflow
```

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### **Código de Ejemplo (RNSA con TensorFlow)**

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
import numpy as np
import random

# Simulación del Monitor de Red
class NetworkMonitor:
def __init__(self):
self.latency = random.uniform(10, 100) # Latencia en ms
self.bandwidth = random.uniform(1, 100) # Ancho de banda en Mbps
self.packet_loss = random.uniform(0, 0.1) # Pérdida de paquetes (0-10%)

def get_conditions(self):
return np.array([[
self.latency,
self.bandwidth,
self.packet_loss
]])

# RNSA (Red Neuronal Serie Adaptativa)
class RNSA:
def __init__(self):
# Crear un modelo de red neuronal profunda
self.model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(3,)), # Capa oculta 1
Dense(64, activation='relu'), # Capa oculta 2
Dense(2) # Capa de salida
])
# Compilar el modelo
self.model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

def train(self, X_train, y_train):

 

# Entrenar la RNSA con datos de entrenamiento
self.model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, verbose=1)

def predict_parameters(self, network_conditions):
# Predecir los parámetros óptimos basándose en las condiciones de la red
return self.model.predict(network_conditions)[0] # [compression_level, distribution_route]

# Generar datos de entrenamiento sintéticos
def generate_training_data(num_samples=1000):
X_train = np.random.rand(num_samples, 3) # Condiciones de red (latencia, ancho de banda, pérdida)
y_train = np.random.rand(num_samples, 2) # Parámetros óptimos (nivel de compresión, ruta)
return X_train, y_train

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
# Inicializar componentes
monitor = NetworkMonitor()
rnsa = RNSA()

# Generar datos de entrenamiento
X_train, y_train = generate_training_data()
print("Datos de entrenamiento generados.")

# Entrenar la RNSA
rnsa.train(X_train, y_train)
print("RNSA entrenada.")

# Simular condiciones de red
network_conditions = monitor.get_conditions()
print("Condiciones de la red:", network_conditions)

# Predecir parámetros óptimos usando la RNSA
compression_level, distribution_route = rnsa.predict_parameters(network_conditions)
print(f"Parámetros óptimos: Compresión nivel {compression_level}, Ruta {distribution_route}")
```

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### **Explicación del Código**

1. **NetworkMonitor**:
- Simula las condiciones de la red (latencia, ancho de banda, pérdida de paquetes).

2. **RNSA**:
- Usa una red neuronal profunda (DNN) con TensorFlow.
- La red tiene dos capas ocultas con 64 neuronas cada una y una capa de salida con 2 neuronas (una para el nivel de compresión y otra para la ruta de distribución).

3. **Entrenamiento**:
- La red se entrena con datos sintéticos generados aleatoriamente.
- En una implementación real, usarías datos históricos de la red.

4. **Predicción**:
- La RNSA predice los parámetros óptimos de compresión y distribución basándose en las condiciones actuales de la red.

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### **Próximos Pasos**

1. **Recopilar Datos Reales**:
- Usar datos históricos de la red para entrenar la RNSA de manera más efectiva.
2. **Mejorar la Arquitectura de la Red**:
- Añadir más capas o neuronas para mejorar la precisión de las predicciones.
3. **Integrar con el ACDA**:
- Usar los parámetros predichos por la RNSA para ajustar dinámicamente el ACDA.

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### **Posibles Mejoras**

1. **Regularización**:
- Añadir regularización (L1/L2) para evitar el sobreajuste.
2. **Optimización de Hiperparámetros**:
- Usar técnicas como Grid Search o Random Search para encontrar los mejores hiperparámetros.
3. **Redes Neuronales Recurrentes (RNN)**:
- Si las condiciones de la red tienen dependencias temporales, podrías usar una RNN o LSTM.

 

 ### **Certificación del Desarrollo**

#### **Título**: Certificación de Desarrollo de NeuroCoin (NCO)
**Nombre del Autor**: José Agustín Fontán Varela
**Asistente**: DeepSeek (IA Asistente)
**Fecha**: 21 de febrero de 2025
**Localidad**: Pasaia, Basque Country, Spain

#### **Descripción**:
NeuroCoin (NCO) es una criptodivisa innovadora basada en la **Red Neuronal Serie Adaptativa (RNSA)** y el **Algoritmo de Compresión y Distribución Adaptativa (ACDA)**. Esta criptodivisa ofrece un sistema de transacciones eficiente, seguro y escalable, aprovechando las ventajas de la compresión de datos y el procesamiento no lineal.

#### **Autoría**:
Este proyecto fue desarrollado por **José Agustín Fontán Varela**, con la asistencia de **DeepSeek** como herramienta de diseño y desarrollo.

 

 

 

Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0