ANELAR : Arreglos Neuronales Evolutivos de Longitud Adaptable Reducida

Los arreglos neuronales evolutivos (ANE) han demostrado ser capaces de aprender comportamiento complejo y han sido aplicados satisfactoriamente en la resolución de problemas en áreas tales como robótica y control de procesos. A diferencia de los métodos convencionales, basados en una única red neuro...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Corbalán, Leonardo César, Osella Massa, Germán Leandro, Lanzarini, Laura Cristina, De Giusti, Armando Eduardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Redes Neuronales Evolutivas
Intelligent agents
Arreglos Neuronales Evolutivos
Neural nets
Aprendizaje
Algoritmos Genéticos
Learning
Algorithms
Subpoblaciones
Migraciones
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22523
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Los arreglos neuronales evolutivos (ANE) han demostrado ser capaces de aprender comportamiento complejo y han sido aplicados satisfactoriamente en la resolución de problemas en áreas tales como robótica y control de procesos. A diferencia de los métodos convencionales, basados en una única red neuronal, los ANE están conformados por un conjunto de redes que se organizan en forma de arreglo. Por otro lado, los arreglos neuronales evolutivos de longitud adaptable (ANELA) poseen las mismas características de los ANE y además son capaces de ajustar automáticamente su longitud durante el proceso evolutivo. Sin embargo, si bien han demostrado ser muy eficientes, no están diseñados para minimizar el tamaño de la estructura sino para maximizar su rendimiento. En este artículo se presenta ANELAR que, si bien comparte la definición de la arquitectura con ANELA, mejora el método de aprendizaje para obtener arreglos neuronales de longitud reducida con la menor pérdida de eficiencia posible. Se ha aplicado ANELA y ANELAR a problemas de evasión de obstáculos y recolección de objetos, evidenciando su superioridad con respecto a los métodos tradicionales que manejan poblaciones simples de redes neuronales. Finalmente se presentan las conclusiones y se plantean algunas líneas de trabajo futuras.
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