Autor: NAVIA VAZQUEZ, Angel

Título: Entrenamiento de redes neuronales realimentadas mediante métodos bloque

Fecha: 1997

Materia: MATEMÁTICAS. Teseo;ESTADÍSTICA. Teseo;TEORÍA Y PROCESOS DE DECISIÓN. Teseo

Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION

Departamento: SEÑALES, SISTEMAS Y RADIOCOMUNICACIONES

Acceso electrónico:

Director/a(s):

• Director/a: FIGUEIRAS VIDAL, Aníbal Ramón

Resumen: La tesis recoge un completo estudio de los métodos denominados bloque para el entrenamiento de redes neuronales. Se analizan las propiedades de dichos métodos y se introducen nuevas versiones de los mismos. Concretamente las alternativas propuestas se concentran en la obtención de mejores resultados de entrenamiento que métodos clásicos como el algorítmo de retropropagación. También se muestra la ventaja de los métodos bloque para el entrenamiento con datos ruidosos y la posibilidad de utilizar funciones de coste no cuadráticas. Los estudios se realizan para redes progresivas, en la primera parte de la tesis y para redes dinámicas o redes realimentadas en la segunda. Al final de la tesis se presentan resultados de las técnicas de entrenamiento estudiadas sobre ejemplos reales: el oscilador de Van der Pol y la predicción del consumo de energía eléctrica. Junto a estos casos también se ilustran resultados sobre otro tipo de problemas clásicos en redes neuronales. Finalmente, en lo que respecta a técnicas innovadoras propuestas, destaca el uso de concepto de sensibilidad reducida