Generación de redes neuronales basado en algoritmos genéticos para solicitudes de tarjetas de crédito

Abstract

Este trabajo trata con métodos para encontrar arquitecturas óptimas de red neuronal para aprender problemas particulares. Se utiliza un algoritmo genético para encontrar las arquitecturas adecuadas específicas de un dominio, este algoritmo evolutivo emplea codificación directa y usa el error de la red entrenada como medida de desempeño para guiar la evolución. El entrenamiento de la red se lleva a cabo mediante el algoritmo de retropropagación o backpropagation; se aplican técnicas como la repetición del entrenamiento, la detención temprana y la regularización de la complejidad para mejorar los resultados del proceso evolutivo. El criterio de evaluación se basa en las habilidades de aprendizaje y la precisión para la generalización de las arquitecturas generadas. Los resultados también se comparan con arquitecturas halladas por otros métodos.