COMPORTAMIENTO ASINTÓTICO DEL APRENDIZAJE EN REDES NEURONALES

Ha sido sugerido recientemente que la curva de aprendizaje de los automatas booleanos es universal, en el sentido de que la misma casi no varia al considerarse automatas constituidos por diferentes cantidades de compuertas booleanas. En la presente comunicacion mostramos que dicho comportamiento universal no se produce en redes homogeneas de procesamiento neuronal continuo impar, conectadas son retroalimentacion. En dichas redes, en cambio, se observa un comportamiento asintotico hacia curvas "limites" de aprendizaje. Presentamos resultados de simulaciones numericas que muestran dicho efecto para redes con un numero creciente de capas (cantidad de neuronas por capa constante) y con un numero creciente de neuronas en una dada capa intermedia (cantidad de capas constante).