Resumen de Aplicación de los algoritmos genéticos para el diseño de redes neuronales
- español
El entrenamiento de redes neuronales es el único estadio del diseño neuronal que realmente está siendo abordado con éxito, y sin embargo existen numerosos y serios problemas en los métodos usados. Asimismo, persiste un vacío en cuanto a metodologías encaminadas a definir la estructura y conectividad de una red neuronal. Los algoritmos genéticos podrían ser la llave para enfrentarse a estas actividades y sus problemas. Presentamos GRIAL como una herramienta genética orientada al diseño de redes neuronales a tres niveles que incluye técnicas genéticas conocidas y nuevas. Se ofrece una evaluación cualitativa de los resultados obtenidos sobre algunos problemas de diseño, al mismo tiempo que se exponen las ventajas de usar un lenguaje lógico concurrente como PARLOG, debido a su manejo de listas, símbolos y a su tipo de paralelismo, muy adecuado para los campos neuronal y genético.
- English
ANN training is the only stage in the neural design being successfully approached, and nevertheless many serious problems still arise when applied. Moreover there exists a gap in structure and connectivity definition methodology in ANN design problems. The Genetic Algorithms could be the key technology to generalize and face these fields and their problems. We present GRIAL as being a genetic tool devoted to a three levels ANN design, including new and known genetic techniques. A qualitative evaluation is made on the results of applying it to several ANN design problems, as well as we state the advantages of using a Concurrent Logic Language like PARLOG due to its lists and symbols management and to its parallelism, very suited for the ANN and genetic fields.
