Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo
- Autores
- Nieto, Nicolás; Bracalenti, Guido; Gareis, Iván; Rufiner, Hugo Leonardo
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las Máquinas de Aprendizaje Extremo son una eficiente herramienta de aprendizaje maquinal, con tiempos de entrenamiento reducidos y buena capacidad de generalización. Este tipo de redes suele poseer una gran cantidad de neuronas en su capa oculta, no siendo necesariamente todas de utilidad. En este trabajo se propone un nuevo método de podado pre-entrenamiento que utiliza información de las distribuciones de probabilidad asociadas a las activaciones de cada neurona. Para la evaluación del método propuesto se utiliza como ejemplo de aplicación la clasificación de señales de electroencefalografía, registradas durante tareas de habla imaginada. Se muestran resultados preliminares que evidencian la potencialidad del método propuesto.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
máquinas de aprendizaje extremo
podado de redes neuronales
estadística de alto orden
habla imaginada - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/70685
Ver los metadatos del registro completo
| id |
SEDICI_d4a39224792c392bb786603651be3253 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/70685 |
| network_acronym_str |
SEDICI |
| repository_id_str |
1329 |
| network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
| spelling |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremoNieto, NicolásBracalenti, GuidoGareis, IvánRufiner, Hugo LeonardoCiencias Informáticasmáquinas de aprendizaje extremopodado de redes neuronalesestadística de alto ordenhabla imaginadaLas Máquinas de Aprendizaje Extremo son una eficiente herramienta de aprendizaje maquinal, con tiempos de entrenamiento reducidos y buena capacidad de generalización. Este tipo de redes suele poseer una gran cantidad de neuronas en su capa oculta, no siendo necesariamente todas de utilidad. En este trabajo se propone un nuevo método de podado pre-entrenamiento que utiliza información de las distribuciones de probabilidad asociadas a las activaciones de cada neurona. Para la evaluación del método propuesto se utiliza como ejemplo de aplicación la clasificación de señales de electroencefalografía, registradas durante tareas de habla imaginada. Se muestran resultados preliminares que evidencian la potencialidad del método propuesto.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2018-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf15-19http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/70685spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/ASAI-02.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7585info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:52:16Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/70685Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:52:16.591SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo |
| title |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo |
| spellingShingle |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo Nieto, Nicolás Ciencias Informáticas máquinas de aprendizaje extremo podado de redes neuronales estadística de alto orden habla imaginada |
| title_short |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo |
| title_full |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo |
| title_fullStr |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo |
| title_full_unstemmed |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo |
| title_sort |
Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Nieto, Nicolás Bracalenti, Guido Gareis, Iván Rufiner, Hugo Leonardo |
| author |
Nieto, Nicolás |
| author_facet |
Nieto, Nicolás Bracalenti, Guido Gareis, Iván Rufiner, Hugo Leonardo |
| author_role |
author |
| author2 |
Bracalenti, Guido Gareis, Iván Rufiner, Hugo Leonardo |
| author2_role |
author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas máquinas de aprendizaje extremo podado de redes neuronales estadística de alto orden habla imaginada |
| topic |
Ciencias Informáticas máquinas de aprendizaje extremo podado de redes neuronales estadística de alto orden habla imaginada |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
Las Máquinas de Aprendizaje Extremo son una eficiente herramienta de aprendizaje maquinal, con tiempos de entrenamiento reducidos y buena capacidad de generalización. Este tipo de redes suele poseer una gran cantidad de neuronas en su capa oculta, no siendo necesariamente todas de utilidad. En este trabajo se propone un nuevo método de podado pre-entrenamiento que utiliza información de las distribuciones de probabilidad asociadas a las activaciones de cada neurona. Para la evaluación del método propuesto se utiliza como ejemplo de aplicación la clasificación de señales de electroencefalografía, registradas durante tareas de habla imaginada. Se muestran resultados preliminares que evidencian la potencialidad del método propuesto. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa |
| description |
Las Máquinas de Aprendizaje Extremo son una eficiente herramienta de aprendizaje maquinal, con tiempos de entrenamiento reducidos y buena capacidad de generalización. Este tipo de redes suele poseer una gran cantidad de neuronas en su capa oculta, no siendo necesariamente todas de utilidad. En este trabajo se propone un nuevo método de podado pre-entrenamiento que utiliza información de las distribuciones de probabilidad asociadas a las activaciones de cada neurona. Para la evaluación del método propuesto se utiliza como ejemplo de aplicación la clasificación de señales de electroencefalografía, registradas durante tareas de habla imaginada. Se muestran resultados preliminares que evidencian la potencialidad del método propuesto. |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2018-09 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
| format |
conferenceObject |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/70685 |
| url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/70685 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/ASAI-02.pdf info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2451-7585 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0) |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0) |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 15-19 |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
| reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
| collection |
SEDICI (UNLP) |
| instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
| instacron_str |
UNLP |
| institution |
UNLP |
| repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
| repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
| _version_ |
1846783091320815616 |
| score |
12.982451 |