Corte León, Héctor2024-05-202024-05-202012-10-01https://hdl.handle.net/20.500.14468/14747En 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.esinfo:eu-repo/semantics/openAccesstesis de maestría