Thesis
Redes neuronales alfa-beta sin pesos: teoría y factibilidad de implementación
Fecha
2010-08-30Registro en:
Amadeo José Argüelles Cruz. (2007).Redes neuronales alfa-beta sin pesos: teoría y factibilidad de implementación. (Doctorado en Ciencias de la Computación). Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México.
Autor
Amadeo José Argüelles Cruz
Institución
Resumen
ABSTRACT: In this thesis is presented a new weightless neural network model, based on Alfa, Beta, and Alfa Generalizada operations, as an original items. The new model of weightless Alfa-Beta neural network has been called CAINN – Computing Artificial Intelligence Neural Network.
As a first contribution of the thesis, Alfa Generalizada, Sigma-Alfa y Sigma-Beta operations are defined and exemplified. Then, CAINN´s pattern recognition and learning algorithms are created and designed in terms of Alfa Generalizada, Sigma-Alfa y Sigma- Beta operations, based on ADAM weightless neural network model algorithms for learning and recovery of patterns. This is the main contribution.
One aspect that has been considered important in this work of thesis, by the advantages of speed of operation, is the incorporation of hardware. In this sense, the Alfa, Beta and Alfa Generalizada operations are designed and implemented in FPGAs and, based on it, a hardware architecture for the learning and recovery phases of CAINN model is designed and implemented.
The pilot aspect is fully covered since there are designed and conduct experiments of implementing CAINN in known databases, whose results were reported in the chapter of experiments. Additionally, comparative studies about the performance of CAINN concerning ADAM and other models are reported. Results exhibite the superiority of CAINN model over ADAM model, his counterpart as weightless neural network, and over other models immersed in the state of the art of the neural networks or the associative memories, without forgetting the presence of the Non free lunch theorem effects.
The development of this work of thesis clearly shows the real possibility that in Mexico is devised, designed and implemented new forms of attacking successfully major problems in various fields of human endeavour. It illustrates, specifically, one of relevant results which has obtained the Group Alfa-Beta, through the creative work one of its members, the author of this thesis. It also provides new original material, related to Alfa-Beta associative models, that can be used by research teams to develop projects dealing with computer sciences, and contributing with IPN´s maximum “La Técnica al Servicio de la Patria”. RESUMEN: En este trabajo de tesis se presenta un nuevo modelo de redes neuronales sin pesos basado en las operaciones Alfa, Beta y Alfa Generalizada, original de esta tesis. El nuevo modelo de redes neuronales Alfa-Beta sin pesos se ha denominado CAINN, por sus siglas en inglés: Computing Artificial Intelligence Neural Network.
Como primera aportación de la tesis, se definen y ejemplifican las operaciones Alfa Generalizada, Sigma-Alfa y Sigma-Beta. Acto seguido, en términos de las operaciones Alfa, Beta, Alfa Generalizada, Sigma-Alfa y Sigma-Beta se crean y diseñan los algoritmos de aprendizaje y recuperación de patrones de CAINN, tomando como base los algoritmos de aprendizaje y recuperación de la red neuronal sin pesos denominada ADAM. Esta es la contribución central.
Un aspecto que se ha considerado importante en este trabajo de tesis, por las ventajas de rapidez de operación, es la incorporación del hardware. En este sentido, se diseñan e implementan en FPGAs las tres operaciones: Alfa, Beta y Alfa Generalizada y, con base en ello, se diseña e implementa una arquitectura hardware para las fases de aprendizaje y recuperación de patrones de CAINN.
Los aspectos formal y experimental están presentes de manera importante en el contenido de esta tesis. Por el lado formal, con base en la teoría de los circuitos booleanos y de la clase de complejidad NC, se establecen formalmente y se sustentan teóricamente las condiciones necesarias y suficientes de equivalencia entre las redes neuronales sin pesos y los circuitos booleanos; se realiza, además, un estudio completo de factibilidad de implementación de CAINN.
El aspecto experimental se cubre ampliamente dado que se diseñan y realizan experimentos de aplicación de CAINN en bases de datos conocidas, cuyos resultados se reportan en el capítulo de experimentos. Adicionalmente, se llevan a cabo y se reportan, estudios comparativos del rendimiento de CAINN respecto de ADAM y otros modelos, cuyos resultados exhiben la superioridad de CAINN respecto de ADAM, su contraparte como red neuronal sin pesos, y sobre otros modelos inmersos en el estado del arte de las redes neuronales o las memorias asociativas, sin olvidar la presencia de los efectos del Teorema No free lunch.
Con el desarrollo de este trabajo de tesis se muestra claramente la posibilidad real de que en México se ideen, diseñen e implementen nuevas formas de atacar exitosamente problemas importantes en diversos ámbitos del quehacer humano. Se ilustra, de manera específica, uno de los resultados relevantes que ha obtenido el Grupo Alfa-Beta, a través del trabajo creativo de uno e sus miembros, el autor de esta tesis. Asimismo, se proporciona nuevo material original relacionado con los modelos asociativos Alfa-Beta a los grupos de investigación que desarrollan proyectos relacionados con las ciencias de la computación coadyuvando, con ello, al logro de la máxima del IPN: “La Técnica al Servicio de la Patria”.