Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/10609/53366
Títol: Implementació d'una xarxa neural configurable amb optimització genètica
Autoria: Mas Mateo, Jordi
Tutor: Isern, David  
Altres: Ventura, Carles  
Resum: En aquest treball s'implementarà una xarxa neural de tipus perceptró multicapa, els hiperparàmetres de la qual s'ajustaran per mitjà d'un algorisme genètic, que intentarà trobar una configuració propera a l'òptima per a un conjunt de dades donat. Es tracta d'una prova de concepte que fusiona dos algorismes inspirats en la natura: les xarxes neurals que imiten el funcionament de les neurones biològiques, i els algorismes genètics que imiten la selecció natural. Algorismes com aquest ja s'han proposat i estudiat abans, però no existeix cap implementació per al programari estadístic R. Així, el producte final d'aquest treball és un paquet R que es distribuirà sota llicència GPL.
Paraules clau: xarxa neural
hiperparàmetres
algorisme genètic
Tipus de document: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Data de publicació: 1-jun-2016
Llicència de publicació: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Apareix a les col·leccions:Bachelor thesis, research projects, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
JordiMas_TFG_0616.zipProducte37,64 MBZIPVeure/Obrir
jordimasTFG0716memòria.pdfMemòria del TFG1,11 MBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
Comparteix:
Exporta:
Consulta les estadístiques

Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons Creative Commons