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En otros artículos de este mismo blog ya he hablado de series temporales complejas, análisis de cuantificación de recurrencia (RQA) y redes neuronales. En esta serie de artículos voy a comentar algunas cuestiones a tener en cuenta al combinar el uso de estas dos herramientas para identificar patrones en series complejas, como por ejemplo detectar anomalías en electrocardiogramas o electroencefalogramas.

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Con este artículo finalizo la serie dedicada a la aplicación de algoritmos genéticos al diseño de redes neuronales. Explicaré el código más relevante del programa de ejemplo que acompaña a estos artículos, principalmente las clases dedicadas al tratamiento de los genes y el proceso de selección. Podéis encontrar más información en los anteriores artículos de la serie.

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En este segundo artículo sobre la aplicación de los algoritmos evolutivos a la optimización del diseño de redes neuronales, voy a proporcionar una pequeña aplicación de ejemplo que permite construir y entrenar redes, además de utilizar este tipo de algoritmos para buscar la mejor configuración para un determinado conjunto de datos. La aplicación permite generar datos artificiales de prueba, y también proporciono el código fuente para poder modificarla a voluntad.

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Encontrar la topología más adecuada para la red neuronal que pretendemos aplicar a un determinado problema puede resultar un trabajo tedioso de prueba y error, además de acabar produciendo una red poco optimizada. Para automatizar este proceso podemos recurrir a los algoritmos evolutivos, inspirados en la selección natural de los organismos vivos, que nos pueden facilitar enormemente el trabajo.

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Uno de los algoritmos más populares para el entrenamiento de redes neuronales artificiales multicapa es el algoritmo de propagación de errores hacia atrás, o algoritmo de retro propagación. En este artículo voy a tratar de explicar sus fundamentos, mediante una implementación simplificada de una red neuronal que permite realizar pruebas con diferentes configuraciones de la red.

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El Tableaux es una herramienta de cálculo lógico que permite comprobar la validez de una conclusión a partir de una serie de premisas. En el artículo anterior he explicado brevemente los fundamentos del cálculo con Tableaux para lógica de predicados, en este artículo voy a extender el programa a la lógica de primer orden, que tiene mucha más capacidad expresiva que la lógica de predicados, aunque esto también hace mucho más difícil el cálculo automático.

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El Tableaux es una herramienta de cálculo lógico que resulta muy útil para demostrar una conclusión a partir de una serie de premisas, encontrar contraejemplos o modelos de un conjunto de fórmulas lógicas o demostrar que una fórmula es una tautología, es decir, que es verdadera en todos los casos posibles. Se pueden utilizar en inteligencia artificial como base para implementar demostradores automáticos de teoremas.

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