Podado pre-entrenamiento de máquinas de aprendizaje extremo

Abstract

Las Máquinas de Aprendizaje Extremo son una eficiente herramienta de aprendizaje maquinal, con tiempos de entrenamiento reducidos y buena capacidad de generalización. Este tipo de redes suele poseer una gran cantidad de neuronas en su capa oculta, no siendo necesariamente todas de utilidad. En este trabajo se propone un nuevo método de podado pre-entrenamiento que utiliza información de las distribuciones de probabilidad asociadas a las activaciones de cada neurona. Para la evaluación del método propuesto se utiliza como ejemplo de aplicación la clasificación de señales de electroencefalografía, registradas durante tareas de habla imaginada. Se muestran resultados preliminares que evidencian la potencialidad del método propuesto.