Resumen de Interferencia catastrófica en redes neuronales: soluciones y relación con otros problemas del conexionismo

Vicente Ruiz de Angulo García

• ESTA TESIS ABORDA EL PROBLEMA DE LA INTERFERENCIA CATASTROFICA BASANDOSE EN UN ANALISIS FORMAL RIGUROSO,LOS ALGORITMOS PROPUESTOS SON APLICABLES TANTO A ARQUITECTURAS FEED FORWAR COMO RBF. SE HAN PROPUESTO MEDIDAS DE EFICIENCIA PARA LA EVALUACION DEL RENDIMIENTO DE LOS ALGORITMOS.

  SE PROPONEN ALGORITMOS DE APRENDIZAJE DE MINIMA DEGRADACION (LMD) Y SU APLICACION EN LA EVITACION DE LA INTERFERENCIA CATASTROFICA PRODUCIDA POR LA APARICION DE NUEVOS PATRONES.

  FINALMENTE SE APLICA EL PRINCIPIO DE DESCRIPCION DE MINIMA LONGITUD (MDL) A LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE DE MINIMA DEGRADACION.