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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3203
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
dc.creator | Sergio Ernesto Tostado Sánchez | - |
dc.date.accessioned | 2020-10-27T20:19:59Z | - |
dc.date.available | 2020-10-27T20:19:59Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3203 | - |
dc.description.abstract | Las Redes Neuronales Artificiales(RNA)son sistemas de procesamiento de información inspiradas en las redes neuronales biológicas, cuyas aplicaciones hanencontrado gran aceptación en diversas áreas y problemas, como el Reconocimiento de Patrones. Previamente asu operación, necesitan calibrar elementos de su arquitectura a través de la fase de Entrenamiento, siendo seleccionado el algoritmo de Retropropagación como método clásico para ello. En la práctica, se han identificado deficiencias del algoritmo de Retropropagaciónal entrenar RNA, relacionadas a su fundamento matemático y a la dependencia hacia expertos en el problema en cuestión, por lo que se han explorado métodos alternativos para apoyar el adiestramiento de estos sistemas, siendo empleadas las Metaheurísticasen diversas investigaciones. En este trabajose comparan 3algoritmosmetaheurísticos y la Retropropagación para la calibración de los pesos sinápticos de RNA en la solución de problemas de Clasificación de Patrones. Las Metaheurísticasutilizadas fueron Optimización por Cúmulo de Partículas, Evolución Diferencial y Estrategia Evolutiva.Se muestran como resultado los porcentajes de clasificación de 3 instancias, las cuales son Iris Plant,IonosphereyWine | es_MX |
dc.language.iso | spa | es_MX |
dc.publisher | Universidad de Guanajuato | es_MX |
dc.relation | http://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/715 | - |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
dc.source | Jóvenes en la Ciencia: Jóvenes Investigadores Vol. 2 (2016) | es_MX |
dc.title | Implementación de Algoritmos de Inteligencia Artificial para el Entrenamiento de Redes Neuronales de Segunda Generación | es_MX |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_MX |
dc.subject.cti | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
dc.subject.keywords | Redes Neuronales Artificiales | es_MX |
dc.subject.keywords | Retropropagación | es_MX |
dc.subject.keywords | Metaheurísticas | es_MX |
dc.subject.keywords | Reconocimiento de Patrones | es_MX |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_MX |
dc.creator.two | Manuel Ornelas Rodríguez | - |
dc.creator.three | ANDRES ESPINAL JIMENEZ | - |
dc.creator.four | Héctor J. Puga Soberanes | - |
dc.creator.idtwo | info:eu-repo/dai/mx/cvu/31044 | es_MX |
dc.creator.idthree | info:eu-repo/dai/mx/cvu/333289 | es_MX |
dc.description.abstractEnglish | Artificial Neural Networks (ANN) are information processing systems that are inspiredonbiological neural networks, whose applications have found great approval in many areas and problems, like Pattern Recognition. Before ANN being used, them need to adjust their architecture elementsthrough a Training Phase, whereBackpropagationis a classical method to do it. In practice, some deficiencies of Backpropagation have been found in the ANN training, whichare related to itsmathematical baseand dependency to an expert in the concerning problem. To solve these problems,it has been proposed the use of Metaheuristic algorithmsto support the training phase. This work shows the comparisonbetween Backpropagation and the metaheuristicsParticle Swarm Optimization (PSO), Differential Evolution (DE) and Evolutionary Strategy (ES), taking like main criteria the Pattern Classification performance with 3 classical benchmarks: Iris Plant, Ionosphereand Wine | - |
Appears in Collections: | Revista Jóvenes en la Ciencia |
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Implementación de Algoritmos de Inteligencia Artificial para el Entrenamiento de Redes Neuronales de Segunda Generación.pdf | 550.78 kB | Adobe PDF | View/Open |
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