Esquema de Aprendizaje Basado en la Ecuación HJB para Redes Neuronales

Esteban Reyes Saldaña, Ligia Quintana Torres, Porfirio Toledo Hernández

Keywords: HJB, Redes Neuronales, IA

Abstract:

En este cartel se plantea el problema de la actualizaci
´on instant ´anea de los pesos de una red
neuronal FFNN como un problema de control.
Se utiliza la ecuaci´on de Hamilton-Jacobi-Bellman
(HJB) para encontrar una regla de actualizaci ´on
de pesos ´optima. La contribuci ´on principal de
este cartel es que, utilizando la ecuaci´on HJB,
pueden obtenerse soluciones tanto para el costo
´optimo como para las actualizaciones de los pesos
en cualquier red neuronal Feed-Forward. Se
compara el enfoque propuesto con algunos de los
mejores algoritmos de aprendizaje que existen.
Se ha encontrado que con esta propuesta la convergencia
es m´as r ´apida en t ´ erminos de tiempo
computacional.