Hevert Vivas, Héctor Jairo Martínez, Rosana Pérez
Dentro del grupo de modelos de redes neuronales artificiales está el perceptrón multicapa: una red neuronal unidireccional constituida por tres o más capas, cuyo entrenamiento se hace mediante un algoritmo denominado retro-propagacion de errores. En este trabajo, proponemos e implementamos por primera vez, el método secante estructurado para el entrenamiento del perceptrón multicapa y analizamos su desempeño numérico comparandolo con métodos ampliamente usados con el mismo proposito. Pruebas numéricas preliminares muestran un buen desempeño numérico del método propuesto.
In the group of models of artificial neural networks, it is the multilayer perceptron, a unidirectional neural network consisting of three or more layers, its training is done by an algorithm called backpropagation. In this work, we introduced the structured secant method for the training of multilayer perceptron and we compare its numerical performance with other methods widely used with the same purpose. Some numericalexperiments show a good performance of this algorithm.
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