NeSR - Neuroevolución de Sistemas de Reescritura

Autores
Osella Massa, Germán Leandro; García, Esteban Andrés; Lanzarini, Laura Cristina
Año de publicación
2003
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las redes neuronales artificiales evolutivas representan una mejora de las redes neuronales artificiales convencionales donde su capacidad de adaptación se ve favorecida por la aplicación de procesos evolutivos. El presente artículo describe un nuevo método evolutivo denominado NeSR (NeuroEvolución de Sistemas de Reescritura) que permite obtener redes neuronales artificiales representadas a través de codificación indirecta. Para realizar dicha codificación se propone utilizar sistemas de reescritura ya que poseen la capacidad de generar arquitecturas complejas a partir de una representación relativamente pequeña. En base a esta representación, se ha realizado una cuidadosa definición de los operadores de crossover y mutación. El método propuesto ha sido aplicado a dos tipos de problemas diferentes (clasificación y control) como forma de mostrar la capacidad de resolución de la estrategia planteada. Los resultados alcanzados a través de las mediciones realizadas son satisfactorios. Finalmente se presentan las conclusiones y se plantean algunas líneas de trabajo futuras.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Redes Neuronales Artificiales Evolutivas
Neural nets
Algorithms
Algoritmos genéticos
Codificación indirecta
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Intelligent agents
Sistemas de reescritura L
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22742
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