Diseño óptimo de comités de redes neuronales artificiales
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Mostrar el registro completo del ítemPatrocinadores
Asociación de Jóvenes Investigadores de Cartagena, (AJICT). Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT, (ETSII). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, (ETSIA), Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Cátedra Bancaja Jóvenes Emprendedores. Hero. Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Grupo Aquiline.Fecha de publicación
2009-05-22Editorial
Universidad Politécnica de CartagenaCita bibliográfica
GARCÍA LAENCINA, Pedro José y SANCHO GÓMEZ, José Luis. Diseño óptimo de comités de redes neuronales artificiales. En II Jornadas de introducción a la investigación de la UPCT, mayo 2009, nº 2, 50-53 p. ISSN: 1888-8356Palabras clave
Redes neuronales artificiales (RNA)Neuronas
Perceptrones multicapa
Optimal Committe of Extreme Learning Machines (OCoELM)
Extreme learning machine
Resumen
Las máquinas de aprendizaje, y particularmente, las redes neuronales artificiales (RNA), tienen aplicación en multitud de problemas reales: control automático, detección de señales, estimación de variables financieras, filtros "antispam", etc. Una manera eficiente para mejorar la capacidad de generalización de una RNA es diseñar un conjunto de máquinas ("committee of machines" o "network ensambles"), cuya solución global es el resultado de combinar la estimación proporcionada por cada máquina. Este artículo propone un novedoso, rápido y eficiente método para el entrenamiento de comités de máquinas basado en el algoritmo "Extreme Learning Machine".
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