Resumen de Evolución a nivel microscópico de una red neuronal artificial: nuevas estrategias de aprendizaje.

Gonzalo Joya Caparrós, Jorge Javier Frías Perles, María del Mar Marín Martín, Francisco Sandoval Hernández

• español

  Analizamos la evolución, a nivel microscópico, de un sistema neuronal artificial durante la fase de aprendizaje. Nuestro estudio se concreta en la regla perceptrón para el aprendizaje de funciones lógicas. Distintas estrategias de presentación de patrones son analizadas y comparadas entre sí en cuanto a su eficacia en la convergencia del aprendizaje. Presentamos dos nuevos algoritmos de aprendizaje que surgen del estudio de la regla perceptrón en el espacio de los pesos y superan considerablemente su eficiencia, reduciendo el número de patrones presentados.

• English

  We analyse the evolution, at microscopic level, of an artificial neural system during its learning phase. Our study is focused on the perceptron rule for simple logical functions learning. Various pattern presentation strategies are studied and comparisons of their effectiveness are performed among them. Two new learning algorithms are introduced. They emerge from the study of the perceptron rule in the weight space whose effectiveness is considerably enhanced, by reducing the number of presented patterns.