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Modelo de interconexión y entrenamiento redes neuronales artificiales, basado en recompensa y castigo empleando técnicas de vida artificial

Espinosa García, Alexander (2015) Modelo de interconexión y entrenamiento redes neuronales artificiales, basado en recompensa y castigo empleando técnicas de vida artificial. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.

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Resumen

A diferencia de las redes neuronales artificiales, los modelos biológicos desarrollan su arquitectura de manera espontánea usando reglas de interconexión y aprendizaje determinados en principio por mecanismos genéticos pero que se desarrollan de acuerdo a la influencia del medio ambiente. A lo largo de este trabajo se aplica un mecanismo de señalización basado en el modelo de reacción-difusión de Gierer-Meinhardt para construir la morfología de una red inicialmente no conectada. Durante el proceso de morfogénesis al mismo tiempo que se genera la morfología de interconexión, la red modifica los pesos sinápticos empleando información de error originada en la salida y propagada hacia adelante a través de las conexiones sinápticas. A partir de la experimentación se observa una clara influencia de los mecanismos de señalización molecular sobre las reglas de propagación local, acortando considerablemente el tiempo de interconexión neuronal. El aprendizaje mediante una regla local simple ocurre durante el proceso de morfogénesis siempre que las entradas logren hacer sinapsis directa o indirectamente con la salida., Abstract. Unlike artificial neural networks, biological models develop spontaneous architecture using certain rules of interconnection and learning defined initially by genetic mechanisms but strongly affected by the influence of the environment. Throughout this paper, a signaling mechanism based on the reaction-diffusion model of Gierer-Meinhardt generates the morphology of an initially unconnected network. While morphogenesis occurs, the network modifies its synaptic weights using error information caused in the output and propagated back through synaptic connections. From experimentation a clear influence of molecular signaling mechanisms on the rules of local spread, shortening considerably the observed time of neuronal interconnection. Learning through a simple local rule occurs during morphogenesis only if there are direct or indirect sinapses among inputs and the output.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Gomez Perdomo, Jonatan
Información adicional:Magister en Ingeniería de Sistemas y Computación. Vida Artificial e Inteligencia Artificial.
Palabras clave:Redes neuronales, Morfogénesis, Aprendizaje de máquina, Vida Artificial, Neural Netwoks, Morphogenesis, Machine Learning, Artificial Life
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ingeniería > Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial > Ingeniería de Sistemas
Código ID:52867
Enviado por : Alexander Espinosa Garcia
Enviado el día :16 Junio 2016 18:33
Ultima modificación:16 Junio 2016 18:33
Ultima modificación:16 Junio 2016 18:33
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  • Modelo de interconexión y entrenamiento redes neuronales artificiales, basado en recompensa y castigo empleando técnicas de vida artificial. (deposited 16 Junio 2016 18:33) [Currently Displayed]

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