Robusto algoritmo de aprendizaje para el modelo neuronal multiplicativo de redes neuronales artificiales

Un grupo de investigadores propone un modelo de predicción basado en un algoritmo robusto dentro del ámbito de las redes neuronales artificiales, específicamente un modelo neuronal multiplicativo.

Mais informações

CAMPOS DE LA PSICOLOGÍA

por Luisa Fernanda Zapata Lopez

AVA - OVA - EVA

por Joseph De La Cruz

Concepto y Clasificación de Redes Digitales.

por Alejandro inzunza

LA NEUROCIENCIA

por Gloria ruiz

Ventajas del modelo propuesto

d

Se pueden usar diferentes algoritmos heucarísticos para mejorar el pronostico del rendimiento.

c

El desempeño del metodo no se ve afectado por la presencia de valores atípicos.

b

Ofrece resultados exitosos independientemente si el conjunto de datos tiene valores atípicos

a

Capaz de estimar el parámetro más importante del estimador de la escuela

Robusto algoritmo de aprendizaje para el modelo neuronal multiplicativo de redes neuronales artificiales

Autores

Bas,E; Uslu,V; Egrioglu,E, (2016)

Proponen

Modelo de predicción basado en el modelo de algoritmo de robusto; Modelo neuronal multiplicativo de redes neuronales artificiales

Conceptos

MPSO de MNMANN

Es el método propuesto por los autores para establecer un estudio predictor sin los sesgos de los diferentes valores atípicos que suelen afectar los otros métodos existentes en la literatura.

PSO es un algoritmo neurótico basado en la población, este examina simultáneamente diferentes puntos (regiones) para dar la solución global.

Algoritmo robusto de aprendizaje es un método por el cual se busca reducir los sesgos en los pronósticos de un estudio predictor, con o sin valores atípicos.

Las

RNA son algoritmos matemáticos inspirados por redes neuronales biológicas que pueden aprender de las muestras y generalizarlos.

Robusto algoritmo de aprendizaje para el modelo neuronal multiplicativo de redes neuronales artificiales