Abstract
This paper deals with two optimization problems as the architecture (modules, layers and neurons) and the best training of an artificial neural network (ANN). For that matter is used a Hierarchical Genetic Algorithm, which theorically has the capacity to bring the optimal architecture and the training result of the ANN, for a particular task; in this case the recognition of an individual is via voice and face.
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References
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Villegas, J.M., Mancilla, A., Melin, P. (2008). Optimization of Modular Neural Network, Using Genetic Algorithms: The Case of Face and Voice Recognition. In: Castillo, O., Melin, P., Kacprzyk, J., Pedrycz, W. (eds) Soft Computing for Hybrid Intelligent Systems. Studies in Computational Intelligence, vol 154. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-70812-4_9
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