Funciones de transferencia en el perceptrón multicapa: efecto de su combinación en entrenamiento local y distribuido

El perceptrón multicapa (PMC) figura dentro de los tipos de redes neuronales artificiales (RNA) con resultados útiles en los estudios de relación estructura-actividad. Dado que los volúmenes de datos en proyectos de Bioinformática son eventualmente grandes, se propuso evaluar algoritmos para acortar el tiempo de entrenamiento de la red sin afectar su eficiencia. Se desarrolló un algoritmo para el entrenamiento local y distribuido del PMC con la posibilidad de variar las funciones de transferencias para lo cual se utilizaron el Weka y la Plataforma de Tareas Distribuidas Tarenal para distribuir el entrenamiento del perceptrón multicapa. Se demostró que en dependencia de la muestra de entrenamiento, la variación de las funciones de transferencia pueden reportar resultados mucho más eficientes que los obtenidos con la clásica función Sigmoidal, con incremento de la g-media entre el 4.5 y el 17 %. Se encontró además que en los entrenamientos distribuidos es posible alcanzar eventualmente mejores resultados que los logrados en ambiente local.