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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad Tecnológica de Pereira
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84922625019 |
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Tabla de Contenidos:
- Selección de perceptrones multicapa usando aprendizaje bayesiano Fernando Ceballos Luís Eduardo Muñoz Julián Moreno Cadavid Ingeniería Multicapa perceptrones redes neuronales regularización bayesiana regla delta generalizada La Regularización Bayesiana de perceptrones multicapa pretende resolver el problema de optimización de los pesos de la red neuronal simultáneamente con el problema de generalización. En este trabajo se realiza un análisis de la regularización Bayesiana, que parece ser una de las más poderosas técnicas de entrenamiento de perceptrones multicapa, para luego hacer un comparativo con los resultados obtenidos usando Regla Delta Generalizada. Finalmente se discute alguna implicación de los resultados obtenidos respecto a la técnica basada en algoritmos constructivos para la selección final de neuronas en la capa oculta. 2011 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84922625019 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.49 Vol.XVI