Regresión Lineal y Algoritmos Evolutivos para el aprendizaje en Redes Neuronales MLP

• Autores: D. Lahoz Arnedo, Pedro M. Mateo Collazos
• Localización: XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las IV Jornadas de Estadística Pública: actas, 2007, ISBN 978-84-690-7249-3
• Idioma: español
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• Resumen

  • Este art¶³culo incorpora al uso de Algoritmos Evolutivos para el entrenamien- to de los pesos sin¶apticos en Redes Neuronales MultiLayer Perceptron her- ramientas de Regresi¶on Lineal. Es habitual que la funci¶on de activaci¶on o de transferencia de redes MLP sea de tipo lineal, por lo que es posible utilizar Regresi¶on Lineal para el calculo de los pesos de esta ¶ultima capa. El m¶etodo aqu¶³ propuesto combina el entrenamiento de los pesos de las capas intermedias mediante Algoritmos Evolutivos con la obtenci¶on de los pesos de la ¶ultima capa con Regresi¶on Lineal.