Las redes neuronales y su desempeño bajo la estrategia de neuroevolución
Las Redes Neuronales Artificiales se han posicionado como una herramienta importante para la toma de decisiones en el sector financiero y macroeconómico. A pesar de sus exitosas implementaciones las Redes Neuronales Artificiales continúan siendo sinónimo de cajas negras debido a la subjetiva definic...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/12100
- Palabra clave:
- Neuroevolución
Redes neuronales artificiales
Algoritmos genéticos
Índices financieros
Redes neurales (Computadores)
Algoritmos genéticos
Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Las Redes Neuronales Artificiales se han posicionado como una herramienta importante para la toma de decisiones en el sector financiero y macroeconómico. A pesar de sus exitosas implementaciones las Redes Neuronales Artificiales continúan siendo sinónimo de cajas negras debido a la subjetiva definición de su arquitectura y la complejidad que agrega a estas la topología de las mismas, entendida esta como las conexiones y desconexiones entre la entrada, la capa oculta y el pronóstico. Este documento presenta una comparación de dos métodos de redes neuronales, las tradicionales y las evolutivas, estas últimas son presentadas como una estrategia para resolver la subjetiva definición de la arquitectura y la topología. El uso de esta técnica permite obtener mejores pronósticos del índice financiero COL20 al superar a las Redes Neuronales Artificiales tradicionales gracias a la exitosa hibridación de técnicas de optimización matemática con técnicas evolutivas. |
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