SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.30 issue4Representation of the Competencies of a Software Development Team based on the Semat Essence KernelThermodynamic Analysis of Steam Turbines for Ultracritical, Supercritical, Subcritical and Geothermal Cycles author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Información tecnológica

On-line version ISSN 0718-0764

Abstract

CASTRO, Fausto M.  and  JOJOA, Pablo E.. Entrenamiento Comprimido Basado en Máquinas de Aprendizaje Extremo. Inf. tecnol. [online]. 2019, vol.30, n.4, pp.227-236. ISSN 0718-0764.  http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642019000400227.

En este documento se presenta el diseño y prueba de un nuevo modelo de entrenamiento para redes neuronales no realimentadas de una sola capa oculta basado en las propiedades de la Máquina de Aprendizaje Extremo o ELM. El modelo 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 ELM. Resultados experimentales basados en simulación para diferentes problemas de clasificación indican que el modelo propuesto permite reducir considerablemente los tiempos de entrenamiento en comparación con ELM, alcanzando a la vez rendimientos similares en términos de generalización.

Keywords : ELM; redes neuronales; entrenamiento automático; técnicas de clasificación; aprendizaje supervisado.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )