Redes neuronales artificiales. Aplicación de las redes Bayesianas
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Mixed materialsPublication details: Quito EPN 2002 Description: 136 p.: graf., ilSubject(s): ESTADISTICA | ANALISIS DE DATOS | INTELIGENCIA ARTIFICIALOther classification: T-FCM Online resources: Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Dissertation note: FACULTAD DE CIENCIAS / 2002 Summary: En primera instancia se aborda los conceptos de redes neuronales y de cada uno de sus componentes, su funcionamiento biológico y la estructura del modelo neuronal. Se introduce en la arquitectura de las redes neuronales, abordándose específicamente el método de aprendizaje por retroprogramación de errores, se deduce el algoritmo de aprendizaje que servirá de base para el funcionamiento del método presentado. El capítulo tres describe de una manera amplia los conceptos de redes bayesianas partiendo de las definiciones básicas en teoría de grafos y la representación de la independencia, probabilidad condicional e independencia condicional. el cuarto capítulo describe la aplicación de la estructura bayesiana en el algoritmo de retroprogramación, tanto para comparación de los modelos neuronales como también para determinar adecuadamente los parámetros utilizados. El capítulo cinco presenta la aplicación de esta metodología pra determinar la pobreza, basado en las encuestas de condiciones de vida y como caso particular se desarrollará para el área urbana de la provincia de Morona Santiago de nuestra amazonía
| Item type | Current library | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode | Item holds |
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Tesis
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BIBLIOTECA GENERAL | T-FCM/0085 (Browse shelf(Opens below)) | Ej. 1 | Available | 018224 |
2002
Incluye referencia bibliográfica
En primera instancia se aborda los conceptos de redes neuronales y de cada uno de sus componentes, su funcionamiento biológico y la estructura del modelo neuronal. Se introduce en la arquitectura de las redes neuronales, abordándose específicamente el método de aprendizaje por retroprogramación de errores, se deduce el algoritmo de aprendizaje que servirá de base para el funcionamiento del método presentado. El capítulo tres describe de una manera amplia los conceptos de redes bayesianas partiendo de las definiciones básicas en teoría de grafos y la representación de la independencia, probabilidad condicional e independencia condicional. el cuarto capítulo describe la aplicación de la estructura bayesiana en el algoritmo de retroprogramación, tanto para comparación de los modelos neuronales como también para determinar adecuadamente los parámetros utilizados. El capítulo cinco presenta la aplicación de esta metodología pra determinar la pobreza, basado en las encuestas de condiciones de vida y como caso particular se desarrollará para el área urbana de la provincia de Morona Santiago de nuestra amazonía
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