RECONOCIMIENTO DE PATRONES CON TOPOLOGÍAS DILUIDAS / Pattern Recognition with Diluted Topologies
Palabras clave:
Topologías en redes neurales, Memoria asociativa, Red de hopfield, Redes de pequeño mundo, Reconocimiento de patrones.Resumen
En este trabajo se describe un procedimiento computacional iterativo que permite diluir la topología inicial de las conectividades en redes neurales, conservando las capacidades de almacenamiento y recuperación de éstas. Dicho procedimiento es utilizado para investigar tanto el tiempo de entrenamiento como la robustez de redes muy diluidas en las que, eliminando más del 70% de las conectividades iniciales, se observa un excelente desempeño en el reconocimiento de patrones. Los resultados obtenidos son comparados utilizando topologías diluidas de pequeño mundo y aleatorias.
ABSTRACT
This work describes an iterative computational procedure that allows dilute initial topology of connectivity in neural networks, while preserving these storage and retrieval capacities. This procedure is used to investigate both the training time and robustness of very dilute networks in which, eliminating over 70% of the initial connectivity, there is an excellent performance in pattern recognition. Results are compared using dilute small world and random. topologies.Keywords: Neural networks topologies, Associative memory, Hopfield neural network, Small-world networks, Pattern recognition.
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