Generación de redes neuronales basado en algoritmos genéticos para solicitudes de tarjetas de crédito
Resumen
Este trabajo trata con métodos para encontrar arquitecturas óptimas de red neuronal para
aprender problemas particulares. Se utiliza un algoritmo genético para encontrar las
arquitecturas adecuadas específicas de un dominio, este algoritmo evolutivo emplea
codificación directa y usa el error de la red entrenada como medida de desempeño para guiar
la evolución.
El entrenamiento de la red se lleva a cabo mediante el algoritmo de retropropagación o backpropagation;
se aplican técnicas como la repetición del entrenamiento, la detención temprana
y la regularización de la complejidad para mejorar los resultados del proceso evolutivo. El
criterio de evaluación se basa en las habilidades de aprendizaje y la precisión para la
generalización de las arquitecturas generadas. Los resultados también se comparan con
arquitecturas halladas por otros métodos.