Diseño óptimo de comités de redes neuronales artificiales

  1. García Laencina, Pedro José
  2. Sancho Gómez, José Luis
Revista:
Jornadas de introducción a la investigación de la UPCT

ISSN: 1888-8356

Año de publicación: 2009

Número: 2

Páginas: 50-53

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Jornadas de introducción a la investigación de la UPCT

Resumen

Las máquinas de aprendizaje, y particularmente, las redes neuronales artificiales (RNA), tienen aplicación en multitud de problemas reales: control automático, detección de señales, estimación de variables financieras, filtros "antispam", etc. Una manera eficiente para mejorar la capacidad de generalización de una RNA es diseñar un conjunto de máquinas ("committee of machines" o "network ensambles"), cuya solución global es el resultado de combinar la estimación proporcionada por cada máquina. Este artículo propone un novedoso, rápido y eficiente método para el entrenamiento de comités de máquinas basado en el algoritmo "Extreme Learning Machine".