José David Muñoz Gómez y Camilo Narváez Rivas del programa de Ingeniería de Sistemas publican en Knowledge-based Systems un artículo de investigación sobre entrenamiento de redes neuronales profundas convolucionales. El trabajo se realizó con la dirección de profesores del Grupo de I+D en Tecnologías de la Información (GTI) y el acompañamiento de la Universidad de Universidad de Granada (España).
Foto: Suministrada. José David Muñoz Gómez (izquierda) y Camilo Narváez Rivas (derecha)
El pasado 16 de septiembre de los corrientes, la revista internacional Knowledge-based Systems [2] de Elsevier, publicó el artículo “Incremental learning model inspired in Rehearsal for deep convolutional networks” escrito por David Muñoz, Camilo Narváez, Carlos Cobos, Martha Mendoza y Francisco Herrera. La publicación es el resultado del trabajo de grado de los dos primeros autores para optar al título de Ingenieros de Sistemas con la dirección de profesores del Grupo de I+D en Tecnologías de la Información (GTI) de la Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad del Cauca, y en colaboración con la Universidad de Granada (España).
José David Muñoz Gómez y Camilo Narváez Rivas, bajo la dirección del PhD. Carlos Alberto Cobos Lozada, la codirección de la PhD. Martha Eliana Mendoza Becerra y el acompañamiento del PhD Francisco Herrera (Universidad de Granada), realizaron el trabajo de grado titulado “Algoritmo de aprendizaje incremental basado en RMSProp y representantes para reducir el tiempo de reentrenamiento de redes convolucionales”, para optar al título de Ingenieros de Sistemas.
Al respecto, Carlos Alberto Cobos Lozada, Coordinador del Grupo de I+D en Tecnologías de la Información GTI, manifestó que el trabajo de grado desarrollado recibió excelentes comentarios en su defensa, pero los autores no pudieron recibir algún tipo de mención debido al extenso y exhaustivo proceso de evaluación del artículo en la revista internacional, que no permitió contar con la aprobación de este el día de la defensa.
El Grupo de I+D en Tecnologías de la Información (GTI) de la Universidad del Cauca felicitó a los egresados. “Es grato ver como una revista que se encuentra en el top del ranking mundial de las revistas de Inteligencia artificial (puesto 15 de 136 con un factor de impacto de 5.921 y percentil 89,3% según Journal Citation Reports - JCR en 2019) acepta y publica un trabajo de investigación realizada por estudiantes de pregrado en ingeniería de sistemas. Una muestra más de la inteligencia, capacidad y constancia de los estudiantes y egresados de la Universidad del Cauca”.
El artículo presenta un modelo para el entrenamiento de redes neuronales profundas convolucionales basado en la forma como los niños repiten ciertos datos o información para almacenarla en la memoria y ayudar a que perdure en el tiempo. Con dos implementaciones del modelo, se muestra a nivel experimental como se obtienen mejores resultados que los reportado a la fecha en el estado del arte. El artículo se encuentra disponible en su texto completo por 50 días a partir del 28 de septiembre en el siguiente ENLACE [3].
Los autores de este trabajo esperan ahora publicar el framework desarrollado (código fuente y los recursos utilizados) para la realización de esta investigación. Con esto se busca que los investigadores no tengan que invertir tiempo y esfuerzo en volver a programar lo ya desarrollado, facilitar la replicación de los experimentos y además, que el uso de este framework permita realizar más rápidamente desarrollos en el área de aprendizaje incremental en redes neuronales.
En palabras del profesor Cobos, “es un trabajo de grado que se realizó en el tiempo planeado, pero por la agudeza mental, la constancia, la dedicación y la disposición de Camilo y David, logró resultados comparables con los de una tesis de maestría y hasta de Doctorado. Les deseo muchos éxitos en su vida personal y profesional, y que ojalá se animen a realizar la Maestría en Computación o el Doctorado en Ciencias de la Computación que espera arranque el próximo año”.
Mayor información
PhD. Carlos Alberto Cobos Lozada
Coordinador del Grupo de I+D en Tecnologías de la Información
Profesor Titular Planta Tiempo Completo – Universidad del Cauca
Correo electrónico: ccobos@unicauca.edu.co [4]
C.S. Carlos Alberto Pérez - digital@unicauca.edu.co - Tel. 8209800 Ext. 2482
C.S. Carlos Alberto Pérez - digital@unicauca.edu.co - Tel. 8209800 Ext. 2482
Enlaces:
[1] https://portalantiguo.unicauca.edu.co/versionP/noticias?categoria=338
[2] https://www.journals.elsevier.com/knowledge-based-systems
[3] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S095070512030589X?dgcid=author
[4] mailto:ccobos@unicauca.edu.co
[5] https://portalantiguo.unicauca.edu.co/versionP/printmail/25789
[6] https://portalantiguo.unicauca.edu.co/versionP/print/25789