Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa
RESUMEN: En este trabajo se aplica un método constructivo aproximado para encontrar arquitecturas de redes neuronales artificiales (RNA) de tipo perceptrón multicapa (PMC). El método se complementa con la técnica de la búsqueda forzada de mejores mínimos locales. El entrenamiento de la red se lleva...
- Autores:
-
Tabares Ospina, Héctor Aníbal
Branch Bedoya, John William
Valencia Velásquez, Jaime Alejandro
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/23170
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/23170
https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/343285
- Palabra clave:
- Redes neuronales (Computadores)
Neural networks (Computer science)
ARN
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
| id |
UDEA2_695fcd9184b58140c8df973e58fd4529 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/23170 |
| network_acronym_str |
UDEA2 |
| network_name_str |
Repositorio UdeA |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa |
| dc.title.translated.spa.fl_str_mv |
Dynamic topology generation of an artificial neural network of the multilayer perceptron type |
| title |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa |
| spellingShingle |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa Redes neuronales (Computadores) Neural networks (Computer science) ARN |
| title_short |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa |
| title_full |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa |
| title_fullStr |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa |
| title_full_unstemmed |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa |
| title_sort |
Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa |
| dc.creator.fl_str_mv |
Tabares Ospina, Héctor Aníbal Branch Bedoya, John William Valencia Velásquez, Jaime Alejandro |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Tabares Ospina, Héctor Aníbal Branch Bedoya, John William Valencia Velásquez, Jaime Alejandro |
| dc.contributor.researchgroup.spa.fl_str_mv |
Grupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL) |
| dc.subject.agrovoc.none.fl_str_mv |
Redes neuronales (Computadores) Neural networks (Computer science) |
| topic |
Redes neuronales (Computadores) Neural networks (Computer science) ARN |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
ARN |
| description |
RESUMEN: En este trabajo se aplica un método constructivo aproximado para encontrar arquitecturas de redes neuronales artificiales (RNA) de tipo perceptrón multicapa (PMC). El método se complementa con la técnica de la búsqueda forzada de mejores mínimos locales. El entrenamiento de la red se lleva a cabo a través del algoritmo gradiente descendente básico (GDB); se aplican técnicas como la repetición del entrenamiento y la detención temprana (validación cruzada), para mejorar los resultados. El criterio de evaluación se basa en las habilidades de aprendizaje y de generalización de las arquitecturas generadas específicas de un dominio. Se presentan resultados experimentales con los cuales se demuestra la efectividad del método propuesto y comparan con las arquitecturas halladas por otros métodos. |
| publishDate |
2006 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2006 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-10-12T19:45:20Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-10-12T19:45:20Z |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Artículo de investigación |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
https://purl.org/redcol/resource_type/ART |
| dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
| dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv |
Tabares H., Branch J., y Valencia J., «Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa», Rev.Fac.Ing.Univ.Antioquia, n.º 38, pp. 146-162, ago. 2006. |
| dc.identifier.issn.none.fl_str_mv |
0120-6230 |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10495/23170 |
| dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv |
2422-2844 |
| dc.identifier.url.spa.fl_str_mv |
https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/343285 |
| identifier_str_mv |
Tabares H., Branch J., y Valencia J., «Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa», Rev.Fac.Ing.Univ.Antioquia, n.º 38, pp. 146-162, ago. 2006. 0120-6230 2422-2844 |
| url |
http://hdl.handle.net/10495/23170 https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/343285 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.ispartofjournalabbrev.spa.fl_str_mv |
Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia |
| dc.relation.citationendpage.spa.fl_str_mv |
162 |
| dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv |
38 |
| dc.relation.citationstartpage.spa.fl_str_mv |
146 |
| dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv |
Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
17 |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Medellín, Colombia |
| institution |
Universidad de Antioquia |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/ad8556c8-019f-4d1a-83ff-1213b6ed1f12/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/9388d675-4b39-4bf1-850f-603ed9d35b3e/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/ec02b9af-8abe-42fd-853a-aa7e626a8b07/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f0e510e4-8d10-4d14-94b6-0feae83962d6/download https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/0396e8fc-2ba3-49ee-a17b-1bc729f72bd9/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
e2060682c9c70d4d30c83c51448f4eed 894cfb69de90eb492e3eef066fa37a2c 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 2b24595b386353411a82f45ff3561ebb ea2cec80b2a5c78170aa9b7a843ba108 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional de la Universidad de Antioquia |
| repository.mail.fl_str_mv |
aplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.co |
| _version_ |
1851052215066689536 |
| spelling |
Tabares Ospina, Héctor AníbalBranch Bedoya, John WilliamValencia Velásquez, Jaime AlejandroGrupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL)2021-10-12T19:45:20Z2021-10-12T19:45:20Z2006Tabares H., Branch J., y Valencia J., «Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapa», Rev.Fac.Ing.Univ.Antioquia, n.º 38, pp. 146-162, ago. 2006.0120-6230http://hdl.handle.net/10495/231702422-2844https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/343285RESUMEN: En este trabajo se aplica un método constructivo aproximado para encontrar arquitecturas de redes neuronales artificiales (RNA) de tipo perceptrón multicapa (PMC). El método se complementa con la técnica de la búsqueda forzada de mejores mínimos locales. El entrenamiento de la red se lleva a cabo a través del algoritmo gradiente descendente básico (GDB); se aplican técnicas como la repetición del entrenamiento y la detención temprana (validación cruzada), para mejorar los resultados. El criterio de evaluación se basa en las habilidades de aprendizaje y de generalización de las arquitecturas generadas específicas de un dominio. Se presentan resultados experimentales con los cuales se demuestra la efectividad del método propuesto y comparan con las arquitecturas halladas por otros métodos.ABSTRACT: This paper deals with an approximate constructive method to find architectures of artificial neuronal network (ANN) of the type Multi-Layer Percetron (MLP) which solves a particular problem. This method is supplemented with the technique of the Forced search of better local minima. The training of the net uses an algorithm basic descending gradient (BDG). Techniques such as repetition of the training and the early stopping (cross validation) are used to improve the results. The evaluation approach is based not only on the learning abilities but also on the generalization of the specific generated architectures of a domain. Experimental results are presented in order to prove the effectiveness of the proposed method. These are compared with architectures found by other methods.COL001047717application/pdfspaUniversidad de Antioquia, Facultad de IngenieríaMedellín, Colombiahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Generación dinámica de la topología de una red neuronal artificial del tipo perceptron multicapaDynamic topology generation of an artificial neural network of the multilayer perceptron typeArtículo de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionRedes neuronales (Computadores)Neural networks (Computer science)ARNRev. Fac. Ing. Univ. Antioquia16238146Revista Facultad de Ingeniería Universidad de AntioquiaPublicationCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81051https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/ad8556c8-019f-4d1a-83ff-1213b6ed1f12/downloade2060682c9c70d4d30c83c51448f4eedMD52falseAnonymousREADORIGINALTabaresHéctor_2006_GeneraciónDinámicaTopología.pdfTabaresHéctor_2006_GeneraciónDinámicaTopología.pdfArtículo de investigaciónapplication/pdf954360https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/9388d675-4b39-4bf1-850f-603ed9d35b3e/download894cfb69de90eb492e3eef066fa37a2cMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/ec02b9af-8abe-42fd-853a-aa7e626a8b07/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53falseAnonymousREADTEXTTabaresHéctor_2006_GeneraciónDinámicaTopología.pdf.txtTabaresHéctor_2006_GeneraciónDinámicaTopología.pdf.txtExtracted texttext/plain39570https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f0e510e4-8d10-4d14-94b6-0feae83962d6/download2b24595b386353411a82f45ff3561ebbMD54falseAnonymousREADTHUMBNAILTabaresHéctor_2006_GeneraciónDinámicaTopología.pdf.jpgTabaresHéctor_2006_GeneraciónDinámicaTopología.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9981https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/0396e8fc-2ba3-49ee-a17b-1bc729f72bd9/downloadea2cec80b2a5c78170aa9b7a843ba108MD55falseAnonymousREAD10495/23170oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/231702025-03-26 18:43:36.912https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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 |
