Una comparación entre estrategias evolutivas y rprop para la estimación de redes neuronales
Rprop ha sido reconocido como uno de los más poderosos algoritmos para entrenar redes neuronales artificiales; sin embargo, el algoritmo de estrategias de evolución es un fuerte competido para resolver problemas de optimización debido a su capacidad para buscar el óptimo global sin la necesidad de u...
- Autores:
-
Ortiz Salazar, Diana Marcela
Villa Garzón, Fernán Alonso
Velásquez Henao, Juan David
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/24133
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- Palabra clave:
- Redes Neuronales Artificiales
Estrategias Evolutivas
RPROP
Optimización
Series Temporales.
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Rprop ha sido reconocido como uno de los más poderosos algoritmos para entrenar redes neuronales artificiales; sin embargo, el algoritmo de estrategias de evolución es un fuerte competido para resolver problemas de optimización debido a su capacidad para buscar el óptimo global sin la necesidad de usar información sobre el gradiente. En este artículo, se comparan ambos algoritmos usando tres series de tiempo no lineales del mundo real, con el fin de determinar cual algoritmo ofrece mejores resultados en la práctica. Los resultados indican que estrategias de evolución converge más rápido que Rprop al punto de óptima local, pero en la mayoría de los casos los resultados obtenidos con Rprop son mejores en magnitud, aunque en la práctica los valores de la función objetivo son muy cercanos. |
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Ortiz Salazar, Diana Marcela and Villa Garzón, Fernán Alonso and Velásquez Henao, Juan David (2007) Una comparación entre estrategias evolutivas y rprop para la estimación de redes neuronales. Avances en Sistemas e Informática; Vol. 4, núm. 2 (2007) Avances en Sistemas e Informática; Vol. 4, núm. 2 (2007) 1909-0056 1657-7663 . |
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