NeSR - Neuroevolución de Sistemas de Reescritura

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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Osella Massa, Germán Leandro, García, Esteban Andrés, Lanzarini, Laura Cristina
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2003
Materias:	Ciencias Informáticas Redes Neuronales Artificiales Evolutivas Neural nets Algorithms Algoritmos genéticos Codificación indirecta ARTIFICIAL INTELLIGENCE Intelligent agents Sistemas de reescritura L
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22742
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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.
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NeSR - Neuroevolución de Sistemas de Reescritura

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