Entrenamiento Comprimido Basado en Máquinas de Aprendizaje Extremo

Resumen: 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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Castro,Fausto M., Jojoa,Pablo E.
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2019
Materias:	ELM redes neuronales entrenamiento automático técnicas de clasificación aprendizaje supervisado
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642019000400227
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spelling	oai:scielo:S0718-076420190004002272019-09-03Entrenamiento Comprimido Basado en Máquinas de Aprendizaje ExtremoCastro,Fausto M.Jojoa,Pablo E. ELM redes neuronales entrenamiento automático técnicas de clasificación aprendizaje supervisado Resumen: 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.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.30 n.4 20192019-08-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642019000400227es10.4067/S0718-07642019000400227
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Entrenamiento Comprimido Basado en Máquinas de Aprendizaje Extremo

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