GENERALIZACIÓN EN REDES COULOMBIANAS

Abstract

Se combina el uso del algoritmo de aprendizaje de la red coulombiana para determinar las conexiones entre neurodos con la aplicación de un proceso constructivo para generar la primer capa. Esta es construida simultáneamente con el proceso de aprendizaje y es tal que sus representaciones internas son linealmente separables. Se analiza la capacidad de la red así construida para dar la respuesta correcta a patrones no presentados previamente. Se estudia la habilidad de generalización, analizando curvas típicas en problemas de clasificación (simetría).