Entrenamiento de una red neuronal artificial usando el algoritmo simulated annealing

Resumen

La modificación de los pesos y bias con un algoritmo de entrenamiento de un perceptrón multicapa es un problema clásico de programación no lineal irrestricto. El presente trabajo muestra el desempeño del “Simulated Annealing” como algoritmo de entrenamiento de esta red neuronal resolviendo dos problemas clásicos en redes neuronales, el problema de la “Codificación” y el problema de la “Doble Espiral”. Resultados de buena calidad son obtenidos cuando se compara esta propuesta frente a algoritmos clásicos de entrenamiento.