Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa

RESUMEN: En este trabajo se aplica un método constructivo aproximado para encontrar arquitecturas de redes neuronales artificiales (RNA) de tipo perceptrón multicapa (PMC). El método se complementa con la técnica de la búsqueda forzada de mejores mínimos locales. El entrenamiento de la red se lleva a cabo a través del algoritmo gradiente descendente básico (GDB); se aplican técnicas como la repetición del entrenamiento y la detención temprana (validación cruzada), para mejorar los resultados. El criterio de evaluación se basa en las habilidades de aprendizaje y de generalización de las arquitecturas generadas específicas de un dominio. Se presentan resultados experimentales con los cuales se demuestra la efectividad del método propuesto y comparan con las arquitecturas halladas por otros métodos.

• Autores: Tabares Ospina, Héctor Aníbal; Branch Bedoya, John William; Valencia Velásquez, Jaime Alejandro
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/23170
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/23170; https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/343285
• Palabra clave: Redes neuronales (Computadores); Neural networks (Computer science); ARN
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/