{"id":17573,"date":"2018-03-09T09:05:42","date_gmt":"2018-03-09T09:05:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/metodos-evolutivos-para-el-aprendizaje-de-redes-neuronales\/"},"modified":"2018-03-09T09:05:42","modified_gmt":"2018-03-09T09:05:42","slug":"metodos-evolutivos-para-el-aprendizaje-de-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencias-economicas\/metodos-evolutivos-para-el-aprendizaje-de-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos evolutivos para el aprendizaje de redes neuronales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Alberto Arag\u00f3n Torre <\/strong><\/h2>\n<p>Uno de los aspectos m\u00e1s importantes en el uso de las redes neuronales es el del entrenamiento o aprendizaje: a partir de unos vectores de nuestra o entrenamiento, se ajustan los pesos de los enlaces entre las diferentes capas de neuronas que componen la red para minimizar una funci\u00f3n de error, es decir, para ajustar las salidas producidas por la red, a las esperadas. sin embargo el m\u00e9todo de aprendizaje m\u00e1s com\u00fanmente usado, la propagaci\u00f3n hacia atr\u00e1s y en general todos los m\u00e9todos basados en el gradiente, tienen unas limitaciones muy conocidas: convergencia a m\u00ednimos locales muy dependientes de la soluci\u00f3n inicial, y por lo general, muy alejados de los \u00f3ptimos globales.  t\u00e9cnicas m\u00e1s recientes de optimizaci\u00f3n global como algoritmos gen\u00e9ticos, temple simulado o b\u00fasqueda tab\u00fa son usados como m\u00e9todos de aprendizaje alternativos y en muchos casos consiguen mejorar notablemente las soluciones obtenidas.  ejemplo del uso de redes neuronales que no requieran un m\u00e9todo de aprendizaje r\u00e1pido es el \u00abpredecir\u00bb o determinar si un determinado cliente que pide un cr\u00e9dito a un banco va a ser capaz de pagar ese cr\u00e9dito o no. Otros ejemplos muy t\u00edpicos, en nuestro campo o en campos pr\u00f3ximos, de este tipo de aplicaciones son el uso de las redes como m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n o predicci\u00f3n en estudios econom\u00e9tricos o estad\u00edsticos tales como: predicci\u00f3n de quiebra o solvencia de determinadas entidades financieras o empresas, an\u00e1lisis de valores burs\u00e1tiles, etc&#8230;  por el contrario no es f\u00e1cil encontrar aplicaciones de redes neuronales en las que se requiera un m\u00e9todo de aprendizaje r\u00e1pido. Sin embargo un tipo de estas aplicaciones que est\u00e1 surgiendo muy recientemente es la optimizaci\u00f3n de simulaciones. Los m\u00e9todos para obtener una \u00f3ptima o pseudo-\u00f3ptima soluci\u00f3n o combinaci\u00f3n de par\u00e1metros tienen el inconveniente de que determinar o estimar la funci\u00f3n objetivo de cada soluci\u00f3n puede requerir un tiempo de computac<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>M\u00e9todos evolutivos para el aprendizaje de redes neuronales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 M\u00e9todos evolutivos para el aprendizaje de redes neuronales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Alberto Arag\u00f3n Torre <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Burgos<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 18\/06\/2002<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Joaquin Pachecho Bonrostro<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: rafael Herrerias pleguezuelo <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mar\u00eda Montero lorenzo (vocal)<\/li>\n<li>Rafael Caballero fern\u00e1ndez (vocal)<\/li>\n<li>Manuel Laguna (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Alberto Arag\u00f3n Torre Uno de los aspectos m\u00e1s importantes en el uso de las redes neuronales es 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