Nuevas estrategias para el entrenamiento de redes neuronales que propagan números difusos

Descripción del Articulo

Presentación que se llevó a cabo durante el III Congreso Internacional de Computación y Telecomunicaciones COMTEL 2011 del 19 al 21 de octubre de 2011 en Lima, Perú. COMTEL, es un certamen organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones de la Universidad Inca Garci...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Villarreal López, Edwin, Duarte, Oscar, Arango, Daniel Alejandro
Formato: objeto de conferencia
Fecha de Publicación:2011
Institución:Universidad Inca Garcilaso de la Vega
Repositorio:UIGV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uigv.edu.pe:20.500.11818/905
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.11818/905
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Ingeniería de Sistemas
Computación
Ingeniería de programas informáticos
Red neuronal
Algoritmos
Retropropagación
Computer sciences
Software engineering
Neural network
Algorithms
Backpropagation
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spelling Villarreal López, EdwinDuarte, OscarArango, Daniel Alejandro2017-06-23T17:56:45Z2017-06-23T17:56:45Z2011-10https://hdl.handle.net/20.500.11818/905Presentación que se llevó a cabo durante el III Congreso Internacional de Computación y Telecomunicaciones COMTEL 2011 del 19 al 21 de octubre de 2011 en Lima, Perú. COMTEL, es un certamen organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega, que congrega a profesionales, investigadores y estudiantes de diversos países con el fin de difundir e intercambiar conocimientos, mostrar experiencias académicas-científicas y soluciones para empresas en las áreas de Computación, Telecomunicaciones y disciplinas afines.Se presenta la arquitectura básica de una red neuronal feedfordward con la capacidad de propagar números difusos. Se exponen brevemente las principales tendencias en el entrenamiento de este tipo de sistemas y con base en ellas se proponen nuevas estrategias. La primera de ellas se basa en la retropropagación del error cuadrático medio en todos los -cortes para pesos crisp. La segunda hace uso de un algoritmo genético con codificación real para redes con pesos crisp. La tercera consiste en la retropropagación del error en el valor promedio y la ambigüedad en todos los -cortes para pesos difusos, y por último se tiene una basada en la retropropagación de una medida difusa del error para redes con pesos difusos. Luego se describen algunos experimentos realizados permitiendo identificar para qué conjuntos de datos particulares resulta útil cada una de las estrategias.spaUniversidad Inca Garcilaso de la Vegainfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad Inca Garcilaso de la VegaRepositorio Institucional - UIGVreponame:UIGV-Institucionalinstname:Universidad Inca Garcilaso de la Vegainstacron:UIGVIngeniería de SistemasComputaciónIngeniería de programas informáticosRed neuronalAlgoritmosRetropropagaciónComputer sciencesSoftware engineeringNeural networkAlgorithmsBackpropagationNuevas estrategias para el entrenamiento de redes neuronales que propagan números difusosinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectTHUMBNAILCOMTEL-2011-58-61.pdf.jpgCOMTEL-2011-58-61.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg20322https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/cc5b9609-2f87-46cd-b483-f7b40ff87881/contente27e97507318f702c113311b356578bbMD58ORIGINALCOMTEL-2011-58-61.pdfCOMTEL-2011-58-61.pdfapplication/pdf709737https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/4c58724c-537a-4fa5-8d20-83a1656ab10c/contentb946b6a829deac7a1ca18b3eea05eaecMD51TEXTCOMTEL-2011-58-61.pdf.txtCOMTEL-2011-58-61.pdf.txtExtracted texttext/plain9643https://repositorio.uigv.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/aa6626b6-31f2-4921-ac83-3ed657286714/contentec03e030c812515b670606427916ff80MD5720.500.11818/905oai:repositorio.uigv.edu.pe:20.500.11818/9052024-10-11 20:55:53.056open.accesshttps://repositorio.uigv.edu.peRepositorio de la Universidad Inca Garcilaso de la Vegarepositorio@uigv.edu.pe
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