Optimización del entrenamiento para Redes Neuronales Artificiales

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Primitivo Toribio Luna Roberto Alejo Eleuterio Rosa María Valdovinos Rosas Benjamín Gonzalo Rodríguez Méndez

Resumen

Debido a la habilidad para modelar problemas complejos, actualmente las Redes Neuronales Artificiales (NN) son muy populares en Reconocimiento de Patrones, Minería de Datos y Aprendizaje Automático. No obstante, el elevado costo computacional asociado a la fase en entrenamiento, cuando grandes bases de datos son utilizados, es su principal desventaja.

Con la intención de disminuir el costo computacional e incrementar la convergencia de la NN, el presente trabajo analiza la conveniencia de realizar pre-procesamiento a los conjuntos de datos. De forma específica, se evalúan los métodos de grafo de vecindad relativa (RNG), grafo de Gabriel (GG) y el método basado en los vecinos envolventes K-NCN. Los resultados experimentales muestran la factibilidad y las múltiples ventajas de esas metodologías para solventar los problemas descritos previamente.

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Como citar
LUNA, Primitivo Toribio et al. Optimización del entrenamiento para Redes Neuronales Artificiales. CIENCIA ergo-sum, [S.l.], v. 17, n. 3, p. 313-317, oct. 2017. ISSN 2395-8782. Disponible en: <https://cienciaergosum.uaemex.mx/article/view/7077>. Fecha de acceso: 06 mayo 2021
Sección
Ciencias exactas y aplicadas