Tesis doctoral de José M. Valls Ferran
Las redes de neuronas de base radial (rnbr) son aproximadores universales, siendo su entrenamiento muy rápido en comparación con otros modelos de redes de neuronas. El principal inconveniente reside en su pobre capacidad de generalización, ya que requieren un número grande de unidades ocultas, especialmente si la dimensionalidad del espacio de entrada es alta. Por otra parte, los métodos de aprendizaje retardado pueden tener una buena capacidad de generalización pues construyen las representaciones de la función objetivo de forma local dependiendo de la nueva muestra de test, pero su precisión depende del número de patrones que se seleccionen y de la función de distancia utilizada. en esta tesis se propone un modelo que utiliza técnicas de aprendizaje retardado para entrenar rnbr, con el objetivo de mejorar su capacidad de generalización. Además, se pretende que este método sea general, independiente del modelo de red de neuronas elegido. Para evaluar el modelo propuesto, se aplica a diferentes dominios que son representativos de problemas de aproximación de funciones, de predicción de series temporales y de clasificación. los resultados obtenidos se comparan con los de los métodos de entrenamiento tradicionales, donde se entrenan las rnbr con todas las muestras de entrenamiento disponibles.
Datos académicos de la tesis doctoral «Seleccion diferenciada del conjunto de entrenamiento en redes de neuronas mediante aprendizaje retardado«
- Título de la tesis: Seleccion diferenciada del conjunto de entrenamiento en redes de neuronas mediante aprendizaje retardado
- Autor: José M. Valls Ferran
- Universidad: Carlos III de Madrid
- Fecha de lectura de la tesis: 10/03/2004
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Pedro Isasi Viñuela
- Tribunal
- Presidente del tribunal: arturo Ribagorda garnacho
- enrique Alba torres (vocal)
- natalia Juristo juzgado (vocal)
- Zaldivar comenges José Manuel (vocal)