COMPARATIVA DE ALGORITMOS BIOINSPIRADOS PARA LA OPTIMIZACIÓN DE REDES NEURONALES
PDF

Palabras clave

ANN
biología
computación
inteligencia artificial
machine learning
metaheuristica
optimización.

Cómo citar

Aguayo González, J. F., & Felipe De Jesús, T. R. (2018). COMPARATIVA DE ALGORITMOS BIOINSPIRADOS PARA LA OPTIMIZACIÓN DE REDES NEURONALES. JÓVENES EN LA CIENCIA, 4(1), 2850–2856. Recuperado a partir de https://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/2753

Resumen

En este artículo se presenta una comparativa de diferentes algoritmos bioinspirados con la finalidad de ser usados para encontrar la estructura óptima de una red neuronal artificial. En la primera parte se presentan los algoritmos revisados y se explica el porqué de la selección de los algoritmos que se comparan. Posteriormente se realiza una comparativa de su rendimiento en la optimización de funciones difíciles de optimizar. Finalmente se usan los mejores algoritmos para encontrar la estructura óptima de una red neuronal artificial de tipo backpropagation, esto es, encontrar tanto el número de neuronas como el número de capas de la red. Los resultados y la discusión de estos se presenta al final del artículo, así como sugerencias para trabajo futuro.
PDF
Licencia Creative Commons
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional.