Optimización matemática en superficies de desempeño de redes neuronales artificiales


Autores/as

  • Mauricio Granada E.
  • Eliana M. Toro
  • Antonio Escobar Z.

Resumen

Varios métodos de optimización son usados en este artículo con el propósito de mostrar su comportamiento sobre diferentes superficies de desempeño y concluir sobre la eficiencia de cada uno de ellos en el entrenamiento de las redes neuronales. Entre estos métodos están: gradiente descendente, Newton Raphson, gradiente conjugado y sus adaptaciones para ser usados en redes multicapa como son los métodos de propagación hacia atrás básico y Levenberg-Marquardt.

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Publicado

2006-01-12

Cómo citar

Granada E., M., Toro, E. M., & Escobar Z., A. (2006). Optimización matemática en superficies de desempeño de redes neuronales artificiales. Scientia Et Technica, 3(32). Recuperado a partir de https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/6247

Número

Vol. 3 Núm. 32 (2006)

Sección

Eléctrica

Licencia

Derechos de autor 2017 Scientia et technica

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