ALGORITMO ACELERADOR REGRESIO VERSIÓN GAMMA CON GRADIENTE LOCAL DE ERROR PARA ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES PERCEPTRÓN MULTICAPA
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Universidad Industrial de Santander
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Se presenta un nuevo algoritmo para el entrenamiento de redes neuronales perceptrón multicapallamado Acelerador Regresivo versión Gamma con Gradiente Local de Error. Este algoritmo se basa enlos mismos principios que rigen la actualización de parámetros en el algoritmo Acelerador Regresivoversión Gamma. El algoritmo Acelerador Regresivo versión Gamma con Gradiente Local de Error sevalida mediante diferentes problemas relacionados con aproximación de funciones y reconocimiento depatrones. Los resultados muestran buen comportamiento en cuanto a convergencia y generalización,mejorando la tasa de aprendizaje del algoritmo “backpropagation”.PALABRAS CLAVES: Redes Neuronales, Perceptrón Multicapa, Algoritmo ARγ, Gradiente Local deError, Reconocimiento de Patrones, Aproximación de Funciones.