Sistema automático de entrenamiento de redes neuronales artificiales basado en el ajuste genético de parámetros y variación de arquitectura
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Date
2008
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
EVOLUTIVA, CAPAS OCULTAS, FUNCIONES DE ACTIVACIÓN. ˘ Las redes neuronales artificiales, han mostrado su impacto en diferentes áreas de la ciencia, donde se aplican a problemas de clasificación y predicción de patrones. Aunque esta técnica ha sido utilizada frecuentemente por muchos investigadores, no se tiene aun una teoría sólida que permita identificar la estructura de una red neuronal de forma adecuada; por lo tanto la selección de esta estructura se busca por medio de prueba y error, o en el mejor de los casos con la aplicación de algunas reglas para configuración; además de jugar un papel importante la experiencia adquirida por el experto. Por lo tanto resulta de gran utilidad desarrollar un software que busque las diferentes configuraciones y los parámetros necesarios para obtener soluciones sobre las cuales el usuario analice y decida la opción que se ajuste a sus necesidades. Se utiliza entonces un algoritmo genético para hallar estos parámetros dada su capacidad como sistema de búsqueda óptima en conjuntos muestrales de gran tamaño. El sistema desarrollado busca en gran medida reducir la complejidad computacional de encontrar una arquitectura de red en un tiempo prudencial. Este trabajo trata de forma no convencional dos típicos problemas en la optimización de redes neuronales para aprender problemas particulares, el diseño de la arquitectura (capas-neuronas) y las funciones de activación que se deben usar en cada una de estas capas. La red se entrena por métodos basados en retro-propagación que el usuario tiene la posibilidad de elegir; además se aplican técnicas para lograr una mejor generalización como son la detención temprana, la repetición del entrenamiento y el ajuste de los datos de entrenamiento a las funciones de activación usadas (normalización).
Description
Keywords
Redes Neuronales, Algoritmos Genéticos, Computación