Desarrollo software de técnicas para el diseño automático de redes neuronales artificiales con bajo coste computacional
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URI: http://hdl.handle.net/10317/3358Compartir
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Muñoz Olmo, Juan ManuelDirector/a
Roca González, Joaquín Francisco; García Laencina, Pedro JoséEscuela/Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaDepartamento
Tecnología ElectrónicaÁrea de conocimiento
Tecnología ElectrónicaFecha de publicación
2013-07-04Palabras clave
Redes neuronales artificialesExtreme learning machine
Automatic software development
Algoritmos
Matlab
Resumen
Las técnicas de inteligencia computacional, entre las que destacan las Redes Neuronales Artificiales (RNAs), han sido utilizadas con éxito en multitud de contextos y problemas procedentes de la ingeniería de control, la economía, la medicina, etc. Sin embargo, generalmente, las RNAs presentan diversos inconvenientes durante el proceso de optimización de los hiper-parámetros (i.e., pesos y número de neuronas), como son el elevado tiempo computacional requerido y la convergencia a soluciones sub-optimas (mínimos locales) para un determinado problema al usar técnicas de optimización basadas en gradiente.
Recientemente, el algoritmo de entrenamiento conocido como Extreme Learning Machine ha permitido solventar estos claros inconvenientes que presentan las técnicas tradicionales de entrenamiento de RNA. En este PFC se desarrollan nuevas técnicas computacionales para el diseño y la combinación automática de RNAs utilizando el novedoso y eficiente algoritmo ELM. Implementando un conjunto de ...
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