Aprendizaje de redes neuronales artificiales basado en algoritmos evolutivos de inspiración cuántica

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dc.contributor.advisorOsco Mamani, Erbert Francisco
dc.contributor.authorChaparro Cruz, Israel Nazareth
dc.date.accessioned2024-01-20T01:23:06Z
dc.date.available2024-01-20T01:23:06Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractEl propósito de la tesis denominada “Aprendizaje de redes neuronales artificiales basado en algoritmos evolutivos de inspiración cuántica” se centró en implementar un algoritmo evolutivo para solucionar el problema de búsqueda local y convergencia lenta propios de los métodos clásicos de aprendizaje supervisado de redes neuronales artificiales. El diseño de investigación es no experimental descriptivo. Se realiza una implementación del algoritmo para luego ajustarlo al problema y finalmente compararlo con el algoritmo back-propagation. La población para el entrenamiento de la red neuronal está compuesta por el conjunto de datos “Human activity recognition using smartphones dataset” del repositorio de machine learning de la University of California, Irvine (UCI). Los resultados de la investigación apoyan el paradigma de las metaheurísticas y su gran uso en problemas de optimización frente a otros métodos clásicos y fueron los siguientes: se logró implementar con éxito un algoritmo evolutivo de inspiración cuántica que minimice una función objetivo, se logró xiv ajustar el algoritmo evolutivo de inspiración cuántica al proceso de aprendizaje de la red neuronal artificial y de la comparación con el algoritmo back-propagation se obtuvo una mejora en tiempo del 46% y en convergencia del 55%.
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://repositorio.unjbg.edu.pe/handle/20.500.12510/1873
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
dc.sourceRepositorio Institucional - UNJBG
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectRedes neurales
dc.titleAprendizaje de redes neuronales artificiales basado en algoritmos evolutivos de inspiración cuántica
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.disciplineInformática y Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Escuela Profesional de Ingeniería en Informática y Sistemas
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.nameIngeniero en Informática y Sistemas

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