Polynomial regression using a perceptron with axo-axonic connections

Gómez Blas, Nuria; Mingo López, Luis Fernando de y Arteta, Alberto (2014). Polynomial regression using a perceptron with axo-axonic connections. "International Journal Information Content and Processing", v. 1 (n. 2); pp. 103-114. ISSN 2367-5128.

Descripción

Título: Polynomial regression using a perceptron with axo-axonic connections
Autor/es:
  • Gómez Blas, Nuria
  • Mingo López, Luis Fernando de
  • Arteta, Alberto
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: International Journal Information Content and Processing
Fecha: 2014
Volumen: 1
Materias:
Palabras Clave Informales: Social intelligence, neural networks, grammatical swarm, particle swarm optimization, learning Algorithm.
Escuela: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Departamento: Sistemas Informáticos
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Social behavior is mainly based on swarm colonies, in which each individual shares its knowledge about the environment with other individuals to get optimal solutions. Such co-operative model differs from competitive models in the way that individuals die and are born by combining information of alive ones. This paper presents the particle swarm optimization with differential evolution algorithm in order to train a neural network instead the classic back propagation algorithm. The performance of a neural network for particular problems is critically dependant on the choice of the processing elements, the net architecture and the learning algorithm. This work is focused in the development of methods for the evolutionary design of artificial neural networks. This paper focuses in optimizing the topology and structure of connectivity for these networks

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TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaTEC2010-21303-C04- 02Sin especificarSin especificarSin especificar

Más información

ID de Registro: 37422
Identificador DC: http://oa.upm.es/37422/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:37422
URL Oficial: http://www.foibg.com/ijicp/vol01/ijicp01-02-p01.pdf
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 29 Feb 2016 20:35
Ultima Modificación: 29 Feb 2016 20:35
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