APRENDIZAJE EN REDES COULOMBIANAS

Resumen

Se define la energía potencial de una colección de sitios de memoria, haciendo que los de la misma clase se atraigan y los de distinta clase se repelan. Usando el potencial coulombiano, que representa las características antedichas, es posible obtener un algoritmo de aprendizaje supervisado aplicable a una red de una o más capas. El mencionado algoritmo se implementa en una red neuronal de estructura modular y se muestra su funcionamiento. Se analizan curvas de aprendizaje, estudiándose también la calidad de la convergencia para el caso del XOR.