Repositorio Universidad del Cauca

Entrenamiento de redes neuronales artificiales SLFN en aplicaciones de clasificación que involucren cantidades masivas de información

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dc.contributor.author Castro Caicedo, Fausto Miguel
dc.date.accessioned 2022-06-17T14:36:50Z
dc.date.available 2022-06-17T14:36:50Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/4171
dc.description.abstract En este documento se presenta el diseño y prueba de un modelo de entrenamiento para redes neuronales de propagación hacia adelante de una sola capa oculta. El nuevo modelo se denomina máquina de entrenamiento comprimido basada en ELM o MEC-ELM y, actúa comprimiendo la información proveniente de la capa oculta por medio de un subconjunto de nodos de la misma capa, esto permite disminuir considerablemente la complejidad computacional en comparación con la solución de ELM para grandes conjuntos de entrenamiento. Resultados experimentales para diferentes problemas de clasificación indican que el modelo propuesto, permite una reducción alrededor del 45.3 % en el tiempo de entrenamiento en comparación con ELM, alcanzando a la vez rendimientos similares en términos de generalización. spa
dc.description.abstract The design and testing of a new training model for Single hidden Layer Feedfordward Networks is presented, which is called Compressed Training Machine based on ELM o MEC-ELM. This model acts by compressing the information coming from the hidden layer through a subset of nodes from the same layer, which allows to reduce the computational complexity compare to ELM solution for large datasets. Experimental results for different classification problems indicate that the proposed model allows a reduction of around 45.3 % in training time compared to ELM, reaching at the same time similar performances in terms of generalization. eng
dc.language.iso spa
dc.publisher Universidad del Cauca spa
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject Redes neuronales spa
dc.subject Entrenamiento automático spa
dc.subject Técnicas de clasificación spa
dc.subject Aprendizaje supervisado spa
dc.subject Extreme Learning Machine (ELM) eng
dc.subject Neural networks eng
dc.subject Machine learning eng
dc.subject Classification technics eng
dc.subject Supervised learning eng
dc.title Entrenamiento de redes neuronales artificiales SLFN en aplicaciones de clasificación que involucren cantidades masivas de información spa
dc.type Tesis doctorado spa
dc.rights.creativecommons https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.type.driver info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type.coar http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.publisher.faculty Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones spa
dc.publisher.program Doctorado en Ciencias de la Electrónica spa
dc.rights.accessrights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.instname
dc.identifier.reponame
oaire.accessrights http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.identifier.repourl
oaire.version http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa


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