Resumen

GUZMAN, Eduardo; VAZQUEZ, Mario; VALLE, David del  y  PEREZ-RODRIGUEZ, Paulino. Redes neuronales regularizadas: un enfoque bayesiano usando cómputo paralelo. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2018, vol.41, n.2, pp.173-189. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v41n2.55250.

Una Red Neuronal Artificial (RNA) es un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en la estructura del cerebro. El cerebro es un sistema altamente complejo; su unidad básica de procesamiento son las neuronas, las cuales se encuentra distribuidas de forma masiva compartiendo múltiples conexiones entre ellas. Las RNAs intentan emular ciertas características propias de los humanos, pueden ser vistas como un sistema inteligente que lleva a cabo tareas de manera distinta a como lo hacen las computadoras actuales. Las RNAs pueden emplearse para realizar actividades complejas, por ejemplo: reconocimiento y clasificación de patrones, predicción del clima, predicción de valores genéticos, etc. Los algoritmos utilizados para entrenar las redes, son en general complejos, por lo cual surge la necesidad de contar con alternativas que permitan reducir de manera significativa el tiempo necesario para entrenar una red. En este trabajo se presenta una propuesta de algoritmos basados en la estrategia “divide y conquista” que permiten entrenar las RNAs de una sola capa oculta. Parte de los sub problemas del algoritmo general de entrenamiento se resuelven utilizando técnicas de cómputo paralelo, lo que permite mejorar el desempeño de la aplicación resultante. El algoritmo propuesto fue implementado utilizando el lenguaje de programación C++, así como las librerías Open MPI y ScaLAPACK. Se presentan algunos ejemplos de aplicación y se evalúa el desempeño del programa resultante. Los resultados obtenidos muestran que es posible reducir de manera significativa los tiempos necesarios para ejecutar el programa que implementa el algoritmo para el ajuste de la RNA.

Palabras clave : Bayes empírico; Modelos no lineales; Procesamiento en paralelo.

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