Entrenamiento de redes neuronales mediante el algoritmo de Douglas-Rachford

Abstract

Desde la publicidad personalizada que recibimos en nuestros móviles hasta la prevención de posibles problemas cardíacos, las redes neuronales han pasado a ser parte de nuestro día a día. Por esta razón surge la necesidad de conseguir algoritmos más rápidos, eficientes y fiables. Con el objetivo de crear un algoritmo alternativo al conocido como retropropagación (back-propagation), en el que se basan la mayoría de entrenamientos de redes neuronales, el investigador y profesor de física de la Universidad de Cornell, Veit Elser, ha desarrollado un método basado en proyecciones para entrenar redes neuronales. Se trata, pues, de un enfoque totalmente distinto al establecido que abre la puerta a una posible reestructuración de estos algoritmos tal y como se conocen.