Juan Carlos Henao, Harold Salazar Isaza, German Alonso Gómez Rojas
La modificación de los pesos y bias con un algoritmo de entrenamiento de un perceptrón multicapa es un problema clásico de programación no lineal irrestricto. El presente trabajo muestra el desempeño del �Simulated Annealing� como algoritmo de entrenamiento de esta red neuronal resolviendo dos problemas clásicos en redes neuronales, el problema de la �Codificación� y el problema de la �Doble Espiral�.
Resultados de buena calidad son obtenidos cuando se compara esta propuesta frente a algoritmos clásicos de entrenamiento.
This paper uses a Simulated Annealing algorithm for training an Artificial Neural Network. The efficiency of this algorithm is testing using two well know benchmark problems. Results are compared with BackPropagation algorithm and they show how this technique can resolve no-linear problem with this technique.
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