El siguiente trabajo ataca de manera inusual, dos típicos problemas de optimización, como lo son, el diseño (capas-neuronas) y entrenamiento (acople de pesos) de una red neuronal artificial. Para tal propósito se hace uso de un algoritmo genético adaptado, que en últimas y al menos en teoría, poseerá la capacidad de predecir de manera óptima el diseño y el resultado del entrenamiento de una RNA (Red Neuronal Artificial), para alguna tarea en particular que el programador desee que aprenda. También se considera la gama de dificultades y limitaciones que se generan en el sistema, animando y dando recursos al lector para el desarrollo de una posible evolución de la técnica.
The following work attacks in an unusual way, two typical problems of optimization, as they are it, the design (layer-neurons) and training (it couples of weights) of a net artificial neural. For such a purpose use of an adapted genetic algorithm is made that in last and at least in theory, it will possess the capacity to predict in a good way the design and the result of the training of a RNA, for some task in particular that the programmer wants that he learns. It is also considered the range of difficulties and limitations that are generated in the system, encouraging and giving resources to the reader for the development of a possible evolution of the technique.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados