Hacia un diseño óptimo de la arquitectura Multilayer Feedforward

Abstract

El objetivo de esta Tesis Doctoral ha sido básicamente el de realizar un estudio comparativo sobre los diferentes métodos existentes para resolver diversos aspectos referentes al diseño de la arquitectura de red neuronal Multilayer Feedforward, en problemas de clasificación de redes neuronales.<br/>Los aspectos de diseño de la arquitectura de red neuronal estudiados han sido: codificación de entradas desconocidas, selección de la información de entrada a la red, selección del número de unidades ocultas, influencia en la capacidad de generalización del número de capas ocultas e inicialización de pesos de la red.<br/>Para cada uno de los aspectos se ha realizado un estudio comparativo de los diferentes métodos existentes para resolver dicho problema. Como resultado recomendamos finalmente el uso de los mejores métodos a la hora de realizar una aplicación concreta.

The objective of this Doctoral Thesis was to carry a comparative study on several existent methods in order to solve different aspects of the design of Multilayer Feedforward architecture, in neural networks classification problems.<br/>The aspects of design studied were: handling unknown input information, input selection, selection of the number of hidden units, influence in the generalization capability of the number of hidden layers and weight initialization.<br/>For each one of these aspects, we carried out a comparative study of several existent methods in order to solve the problem. We recommend the use of the best methods in order to develop a concrete application.