Evolución de redes neuronales para comandar criaturas que alcanzan objetivos sorteando obstáculos en un entorno virtual 2D

Las redes neuronales artificiales han demostrado ser exitosas resolviendo adecuadamente muchos problemas, pero como todo paradigma también presentan debilidades, tales como dificultad para hallar una topología adecuada, dificultad para elegir el valor apropiado de algunos parámetros del entrenamient...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Corbalán, Leonardo César
Otros Autores: Lanzarini, Laura Cristina
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2002
Materias:
Ciencias Informáticas
Neural nets
aplicaciones informáticas
Algorithms
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/3887
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Las redes neuronales artificiales han demostrado ser exitosas resolviendo adecuadamente muchos problemas, pero como todo paradigma también presentan debilidades, tales como dificultad para hallar una topología adecuada, dificultad para elegir el valor apropiado de algunos parámetros del entrenamiento, fuerte dependencia con los valores iniciales de los pesos escogidos aleatoriamente, a veces requieren funciones de transferencia derivables, y entre otras más, pueden caer mínimos locales de la función de error que desean minimizar. Estas dificultades suelen resolverse a fuerza de la experiencia y habilidades de los expertos humanos. Ahora bien, la Computación Evolutiva, que junto al Conexionismo de las redes neuronales artificiales conforma la rama subsimbólica de la Inteligencia Artificial, puede mejorar estos resultados. Así es posible reemplazar el entrenamiento tradicional de las redes neuronales artificiales por la aplicación de los principios darwinianos –evolución por selección natural– a las redes neuronales artificiales debidamente codificadas en un cromosoma. Esto resuelve algunas de las debilidades mencionadas y da origen al nuevo paradigma denominado Neuroevolución. Los investigadores del área han propuesto distintas estrategias dentro de este paradigma. Entre otras cosas se utilizan los algoritmos evolucionarios para conseguir la arquitectura de la red, los pesos de las conexiones y las funciones de transferencia de los nodos. Incluso se han propuesto hibridaciones combinando aprendizaje evolucionario con las técnicas de entrenamiento propias de las redes neuronales artificiales. Esta tesina se enmarca dentro del paradigma de la Neuroevolución y, si bien me he ajustado a la propuesta de trabajo de grado presentada, aspiro a tratar unos cuantos conceptos propios de esta renovada rama de la Inteligencia Artificial.
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