Modelo de entrenamiento de redes neuronales basado en algoritmos geneticos

dc.contributor.authorCussi Cuentas, Hebert Erland
dc.coverage.spatialBolivia
dc.date.accessioned2026-03-22T06:01:39Z
dc.date.available2026-03-22T06:01:39Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractEn este trabajo se estudia un método alternativo para el entrenamiento de redes neuronales con conexión hacia delante. Una vez determinada la topología de la red neuronal se utiliza un algoritmo genético para ajustar los pesos de la red neuronal. Se evalúan diferentes variantes de los operadores genéticos para el entrenamiento de las redes neuronales. Los resultados obtenidos por el algoritmo genético son contrastados con los resultados obtenidos por el algoritmo de retropropagación de errores. Palabras claves: Computación evolutiva, redes neuronales, algoritmos genéticos, entrenamiento, retropropagación.es
dc.identifier.urihttps://andeanlibrary.org/handle/123456789/1787
dc.language.isoes
dc.publisherFacultad de Ciencias Puras y Naturales
dc.relationhttps://repositorio.umsa.bo/xmlui/bitstream/123456789/1345/1/T-1927.pdf
dc.sourceUniversidad Mayor de San Andrés
dc.subjectINVESTIGACIÓN
dc.subjectCIENTIFICA
dc.titleModelo de entrenamiento de redes neuronales basado en algoritmos geneticos
dc.typeThesis

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