Redes neuronales : conceptos fundamentales y aplicaciones a control automático / Edgar Nelson Sánchez Camperos
Por: Sánchez Camperos, Edgar Nelson [Autor].
Colaborador(es): Sánchez Camperos, Edgar Nelson.
Tipo de material:
LibroEditor: [s.l.] Pearson Educación 2006Descripción: 210 . p.ISBN: 9788483222959.Tema(s): REDES NEURALES (INFORMÁTICA) ; PROGRAMACIÓN (COMPUTADORES ELECTRÓNICOS DIGITALES) ; ALGORITMOSClasificación CDD: 006.3 Resumen: INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES. Redes neuronales biológicas; Redes neuronales artificiales; Modelo de una neurona artificial; Grafos orientados aplicados a redes neuronales; Arquitecturas neuronales. PROCESO DE APRENDIZAJE. Algoritmos de aprendizaje; Paradigmas de aprendizaje; Tópicos del proceso de aprendizaje. EL PERCEPTRÓN. Consideraciones básicas; Problema de optimización; EL PERCEPTRON MULTICAPA. El algoritmo de retropropagación, Consideraciones básicas; Identificación y aproximación de funciones. REDES NEURONALES DE BASE RADIAL. Estructura; Aprendizaje supervisado como reconstrucción de superficie; Redes de base radial generalizadas; Bases radiales factorizables. MÁQUINAS DE VECTOR SOPORTE. Hiperplano óptimo para patrones linealmente separables; Hiperplano óptimo para patrones no separables; REDES NEURONALES RECURRENTES. Arquitecturas de redes neuronales recurrentes; Red de Hopfield; ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES CON EL FILTRO DE KALMAN. El filtro de Kalman; El MLP entrenado con el FKE; El RHONN entrenada con el FKE IDENTIFICACIÓN Y CONTROL CON REDES NEURONALES; Las redes neuronales y el control; Identificación neuronal; Control neuronal.
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INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES. Redes neuronales biológicas; Redes neuronales artificiales; Modelo de una neurona artificial; Grafos orientados aplicados a redes neuronales; Arquitecturas neuronales. PROCESO DE APRENDIZAJE. Algoritmos de aprendizaje; Paradigmas de aprendizaje; Tópicos del proceso de aprendizaje. EL PERCEPTRÓN. Consideraciones básicas; Problema de optimización; EL PERCEPTRON MULTICAPA. El algoritmo de retropropagación, Consideraciones básicas; Identificación y aproximación de funciones. REDES NEURONALES DE BASE RADIAL. Estructura; Aprendizaje supervisado como reconstrucción de superficie; Redes de base radial generalizadas; Bases radiales factorizables. MÁQUINAS DE VECTOR SOPORTE. Hiperplano óptimo para patrones linealmente separables; Hiperplano óptimo para patrones no separables; REDES NEURONALES RECURRENTES. Arquitecturas de redes neuronales recurrentes; Red de Hopfield; ENTRENAMIENTO DE REDES NEURONALES CON EL FILTRO DE KALMAN. El filtro de Kalman; El MLP entrenado con el FKE; El RHONN entrenada con el FKE IDENTIFICACIÓN Y CONTROL CON REDES NEURONALES; Las redes neuronales y el control; Identificación neuronal; Control neuronal.
Sánchez Camperos, Edgar Nelson 2006 2006
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