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Redes neuronales modulares : topología, características y aplicación

dc.contributor.authorCorte León, Héctor
dc.contributor.directorKorutcheva, Elka
dc.date.accessioned2024-05-20T12:41:46Z
dc.date.available2024-05-20T12:41:46Z
dc.date.issued2012-10-01
dc.description.abstractEn este trabajo se muestra un modelo de red neuronal estocástica basada la versión original de Hopfield. El modelo además de poseer neuronas estocásticas, que cambian de estado de acuerdo a una regla probabilistica, posee aprendizaje mediante entrenamientos múltiples, adapatandose al uso que tenga la red, además posee olvido pasivo de forma que la red nunca llega a saturarse. Nuestro desarrollo se centra en la búsqueda de los valores adecuados de cada parámetro del modelo, en la elaboración de un algoritmo y de un código de Matlab para trabajar con el modelo y en la realización de varias simulaciones para comprobar que todo está funcionando de forma correcta y que se verifican varias observaciones descritas para modelos similares en artículos relativamente recientes. Es de destacar que nuestro algoritmo de simulación nos permite llegar a ver el olvido pasivo en funcionamiento al medir de forma numérica la capacidad de la red y observar que utilizando olvido pasivo la capacidad se mantiene constante pese a seguir entrenando la red.es
dc.description.versionversión final
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/14747
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España). Facultad de Ciencias
dc.relation.centerFacultades y escuelas::Facultad de Ciencias
dc.relation.degreeMáster universitario en Física de Sistemas Complejos
dc.relation.departmentFísica Fundamental
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.titleRedes neuronales modulares : topología, características y aplicaciónes
dc.typetesis de maestríaes
dc.typemaster thesisen
dspace.entity.typePublication
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