Training Optimization for Artificial Neural Networks
Debido a la habilidad para modelar problemas complejos, actualmente las Redes Neuronales Artificiales (nn) son muy populares en Reconocimiento de Patrones, Minería de Datos y Aprendizaje Automático. No obstante, el elevado costo computacional asociado a la fase en entrenamiento, cuando grandes bases...
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| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Autonoma del Estado de Mexico
2010-01-01
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| Series: | Ciencia Ergo Sum |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10415212010 |
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| Summary: | Debido a la habilidad para modelar problemas complejos, actualmente las Redes Neuronales Artificiales (nn) son muy populares en Reconocimiento de Patrones, Minería de Datos y Aprendizaje Automático. No obstante, el elevado costo computacional asociado a la fase en entrenamiento, cuando grandes bases de datos son utilizados, es su principal desventaja. Con la intención de disminuir el costo computacional e incrementar la convergencia de la nn, el presente trabajo analiza la conveniencia de realizar pre-procesamiento a los conjuntos de datos. De forma específica, se evalúan los métodos de grafo de vecindad relativa (rng), grafo de Gabriel (gg) y el método basado en los vecinos envolventes k-ncn. Los resultados experimentales muestran la factibilidad y las múltiples ventajas de esas metodologías para solventar los problemas descritos previamente. |
|---|---|
| ISSN: | 1405-0269 2395-8782 |