Algoritmo acelerador regresivo para redes neuronales MLP: Diseño y análisis de propiedades - Tapa blanda
Reseña del editor
Las redes neuronales artificiales son sistemas de procesamiento inspirados en la estructura biológica del cerebro, que han sido ampliamente utilizadas en aplicaciones relacionadas con el procesamiento digital de señales, el reconocimiento de patrones, el control automático y en general para resolver todos aquellos problemas que involucran inmensas cantidades de datos en los que puede existir mucha incertidumbre respecto a cómo son obtenidos. Este texto recoge los fundamentos teóricos de las redes neuronales artificiales enfocándose principalmente en las redes perceptron multicapa-MLP las cuales toman un papel protagónico en las aplicaciones prácticas por ser el modelo más ampliamente utilizado; se tratan los algoritmos más importantes en el contexto de estas redes y se presenta la aplicación del proceso de aprendizaje de un algoritmo para filtrado adaptativo que se basa en la segunda derivada del gradiente (ARγ) en el entrenamiento de una red neuronal MLP mostrando finalmente los resultados de su aplicación. Se trata de un libro con alto contenido práctico dirigido principalmente a aquellos desarrolladores interesados en mejorar el rendimiento de las redes neuronales artificiales.
Biografía del autor
Fausto M. Castro Caicedo, Ing. Electrónico Universidad de Nariño, 2010. Magister en Electrónica y Telecomunicaciones (2015) y Doctorando en Ciencias de la Electrónica Universidad del Cauca. Pablo E. Jojoa Gómez,Ing. en Electrónica, Universidad del Cauca, 1993. Magister (1999) y Doctor (2003) en Ingeniería Eléctrica, Universidad de São Paulo.
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- EditorialEditorial Académica Española
- Año de publicación2015
- ISBN 10 3659096393
- ISBN 13 9783659096396
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaEspañol
- Número de páginas112
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Algoritmo acelerador regresivo para redes neuronales MLP
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Editorial Académica Española Sep 2015, 2015
ISBN 10: 3659096393
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