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http://hdl.handle.net/10609/53366
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Mas Mateo, Jordi | - |
dc.contributor.other | Ventura, Carles | - |
dc.date.accessioned | 2016-07-01T18:57:00Z | - |
dc.date.available | 2016-07-01T18:57:00Z | - |
dc.date.issued | 2016-06-01 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10609/53366 | - |
dc.description.abstract | 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. | ca |
dc.description.abstract | In this work, a multilayer perceptron neural network will be implemented, hyperparameters of which will be tuned by a genetic algorithm, that will try to find a near-optimal configuration for a given dataset. This is a proof of concept that will merge two algorithms inspired by nature: neural networks that imitates biological neurons operation, and genetic algorithms that mimics the natural selection. Algorithms like that had been proposed and studied before, but does not exist any implementation of it for the R statistical software. Thus, the final product of this work is an R package that will be distributed under the GPL. | en |
dc.description.abstract | En este trabajo se implementará una red neural de tipo perceptrón multicapa, los hiperparámetros de la cual se ajustarán por medio de un algoritmo genético, que intentará encontrar una configuración cercana a la óptima para un conjunto de datos dado. Se trata de una prueba de concepto que fusiona dos algoritmos inspirados en la naturaleza: las redes neuronales que imitan el funcionamiento de las neuronas biológicas, y los algoritmos genéticos que imitan la selección natural. Algoritmos como este ya se han propuesto y estudiado antes, pero no existe ninguna implementación para el software estadístico R. Así, el producto final de este trabajo es un paquete R que se distribuirá bajo licencia GPL. | es |
dc.language.iso | cat | - |
dc.publisher | Universitat Oberta de Catalunya | - |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | - |
dc.subject | xarxa neural | ca |
dc.subject | hiperparàmetres | ca |
dc.subject | algorisme genètic | ca |
dc.subject | red neuronal | es |
dc.subject | neural network | en |
dc.subject | hiperparámetros | es |
dc.subject | hyperparameters | en |
dc.subject | algoritmo genético | es |
dc.subject | genetic algorithms | en |
dc.subject.lcsh | Artificial intelligence -- TFG | en |
dc.title | Implementació d'una xarxa neural configurable amb optimització genètica | - |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | - |
dc.subject.lemac | Intel·ligència artificial -- TFG | ca |
dc.subject.lcshes | Inteligencia artificial -- TFG | es |
dc.contributor.tutor | Isern, David | - |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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JordiMas_TFG_0616.zip | Producte | 37,64 MB | ZIP | Visualizar/Abrir |
jordimasTFG0716memòria.pdf | Memòria del TFG | 1,11 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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