Conferencia: Evolución y rendimiento de clasificadores basados en mapas cognitivos Fuzzy
Evolución y rendimiento de clasificadores basados en mapas cognitivos Fuzzy, por Dr. C. Koen Vanhoof, Bélgica. Propuesta de conferencia que tendrá lugar en las sesiones del VII Conferencia Internacional en ciencias computacionales e informáticas (CICC´2024), en la Convención y Feria Internacional #Informática 2024.
Los mapas cognitivos difusos (FCM) son un tipo de red neuronal recurrente que consta de conceptos neuronales y relaciones causales. Los FCM permiten a los tomadores de decisiones analizar las interdependencias y relaciones causales entre diferentes variables en un sistema, y también permiten a los investigadores crear clasificadores. Los FCM son útiles para construir clasificadores más interpretables que la mayoría de los modelos más modernos. Pero también es un hecho que la interpretabilidad de los FCM provoca, como contrapartida, errores de clasificación relativamente mayores que otros modelos. En esta conferencia magistral se muestran y explican las mejoras recientes. En primer lugar, se ha demostrado que los FCMS no son aproximadores universales. Por lo tanto, la precisión y las capacidades de aproximación de los FCM se reducen sustancialmente. Presentamos una nueva metodología de aprendizaje para clasificadores basados en FCM que utiliza los límites estimados para las neuronas. En segundo lugar, para respaldar la interpretabilidad sin afectar el rendimiento y evitar la convergencia, proponemos una nueva regla de razonamiento que introduce un coeficiente de no linealidad φ que controla la medida en que el modelo considerará el valor producido por la función de transferencia sobre el valor de activación inicial de la neurona. En tercer lugar, se utiliza un nuevo método de aprendizaje basado en la retropropagación junto con una nueva función de pérdida. Esta función de pérdida incorpora la convergencia del modelo y los errores cometidos. En cuarto lugar, proponemos una red cognitiva a largo plazo (LTCN) para la clasificación de patrones interpretables de datos estructurados. Los resultados numéricos muestran que nuestros nuevos clasificadores basados en FCM superan al modelo clásico en todos los conjuntos de datos utilizados en los experimentos. El trabajo presentado ha sido una colaboración con investigadores de la Universidad Hasselt (Bélgica), la Universidad de Tilburg (Países Bajos) y la Universidad Central «Marta Abreu» de Las Villas (Cuba).
La Conferencia Internacional de Ciencias Computacionales en Informática (CICCI) que se desarrolla en La Habana, Cuba, como parte de la Convención y Feria Internacional INFORMATICA desde el 2011, que se ha venido consolidando como un fórum de intercambio de los investigadores en Computación e Informática. Sus objetivos, al igual que en ediciones previas, son: divulgar los principales resultados científicos alcanzados en esta disciplina, contribuir al fortalecimiento de las relaciones entre los investigadores, y facilitar los contactos entre nuevos investigadores y grupos ya consolidados.
