Resumo

GAONA BARRERA, Andrés Eduardo  e  BALLESTEROS LARROTTA, Dora María. Selección eficiente de arquitecturas neuronales empleando técnicas destructivas y de regularización. Tecnura [online]. 2012, vol.16, n.33, pp.158-172. ISSN 0123-921X.

Este artículo presenta una comparación detallada tanto a nivel teórico como práctico de redes neuronales ontogenéticas obtenidas a partir de algoritmos destructivos y de regularización. Inicialmente, se desarrolla el concepto de función de error regularizada y las diferentes formas de modificar esta función (weight decay (WD), eliminación de pesos, penalización de Chauvin y suavización de pesos). Luego, se muestran los algoritmos destructivos más representativos prestando especial atención en el OBD (Optimal Brain Damage). Para mostrar la forma de aplicación y funcionamiento de las técnicas destructivas y regularización se seleccionan los algoritmos de WD y OBD en el problema de la función XOR, cuyo resultado óptimo es conocido y que es posible visualizar de forma gráfica fácilmente. Para realizar comparaciones efectivas entre las técnicas, se programa el algoritmo de back-propagation en su forma básica y se realizan modificaciones del mismo para aplicar WD y hallar la matriz Hessiana en OBD. Los resultados muestran las bondades de WD en cuanto a velocidad de ejecución pero no de eliminación estricta de pesos, mientras OBD disminuye la complejidad de la arquitectura de la red neuronal pero su costo computacional es elevado.

Palavras-chave : algoritmo back-propagation; redes neuronales; regularización; técnicas destructivas.

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