[en] The backpropagation (BP) algorithm is a gradient-based algorithm used for training a feedforward neural network (FNN). Despite the fact that BP is still used today when FNNs are trained, it has some disadvantages, including the following: (i) it fails when non-differentiable functions are addressed, (ii) it can become trapped in local minima, and (iii) it has slow convergence. In order to solve some of these problems, metaheuristic algorithms have been used to train FNN. Although they have good exploration skills, they are not as good as gradient-based algorithms at exploitation tasks. The main contribution of this article lies in its application of novel memetic approaches based on the Gravitational Search Algorithm (GSA) and Chaotic Gravitational Search Algorithm (CGSA) algorithms, called respectively Memetic Gravitational Search Algorithm (MGSA) and Memetic Chaotic Gravitational Search Algorithm (MCGSA), to train FNNs in three classical benchmark problems: the XOR problem, the approximation of a continuous function, and classification tasks. The results show that both approaches constitute suitable alternatives for training FNNs, even improving on the performance of other state-of-the-art metaheuristic algorithms such as ParticleSwarm Optimization (PSO), the Genetic Algorithm (GA), the Adaptive Differential Evolution algorithm with Repaired crossover rate (Rcr-JADE), and the Covariance matrix learning and Bimodal distribution parameter setting Differential Evolution (COBIDE) algorithm. Swarm optimization, the genetic algorithm, the adaptive differential evolution algorithm with repaired crossover rate, and the covariance matrix learning and bimodal distribution parameter setting differential evolution algorithm.

[es] El algoritmo de retropropagación (BP) es un algoritmo basado en gradientes que se utiliza para entrenar una red neuronal feedforward (FNN). A pesar de que BP todavía se usa hoy en día cuando se entrenan las FNN, tiene algunas desventajas, incluidas las siguientes: (i) falla cuando se abordan funciones no diferenciables, (ii) puede quedar atrapada en mínimos locales y (iii) ) tiene convergencia lenta. Para resolver algunos de estos problemas, se han utilizado algoritmos metaheurísticos para entrenar FNN. Aunque tienen buenas habilidades de exploración, no son tan buenos como los algoritmos basados ​​en gradientes en las tareas de explotación. La principal contribución de este artículo radica en la aplicación de nuevos enfoques meméticos basados ​​en los algoritmos Gravitational Search Algorithm (GSA) y Chaotic Gravitational Search Algorithm (CGSA), llamados respectivamente Algoritmo de búsqueda gravitacional memético (MGSA) y Algoritmo de búsqueda gravitacional caótico memético (MCGSA), para entrenar FNN en tres problemas de referencia clásicos: el problema XOR, la aproximación de una función continua y tareas de clasificación. Los resultados muestran que ambos enfoques constituyen alternativas adecuadas para el entrenamiento de FNN, incluso mejorando el rendimiento de otros algoritmos metaheurísticos de última generación como ParticleSwarm Optimization (PSO), el Algoritmo Genético (GA), el algoritmo de Evolución Diferencial Adaptativa con Tasa de cruce reparada (Rcr-JADE) y el algoritmo de evolución diferencial (COBIDE) de configuración de parámetros de distribución bimodal y aprendizaje de matriz de covarianza. Optimización de enjambre, el algoritmo genético, el algoritmo de evolución diferencial adaptativo con tasa de cruce reparada,