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Aplicaciones De Las Redes Neuronales Artificiales A La Estadistic A

Aplicaciones De Las Redes Neuronales Artificiales A La Estadistic A - Quintin Martin Martin


Las Redes Neuronales Artificiales (ARN) son una de las técnicas que intentan reproducir las características del cerebro. A diferencia de otras técnicas que consideran el cerebro como una caja negra, las RNA intentan modelar su estructura fisiológica básica: la neurona, así como la agrupación de neuronas en sistemas que pueden mostrar un comportamien La biblioteca digital mas grande del mundo. Lea libros, audiolibros ilimitados... Acceda a decenas de millones de documentos. GRATIS con una prueba gratis Las Redes Neuronales Artificiales (ARN) son una de las técnicas que intentan reproducir las características del cerebro. A diferencia de otras técnicas que consideran el cerebro co

  • NÂș de páginas: 144 págs.
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • Editorial: LA MURALLA
  • Lengua: CASTELLANO
  • ISBN: 9788471337368
  • libros de
  • Estadística y probabilidad

  • Las Redes Neuronales Artificiales (ARN) son una de las técnicas que intentan reproducir las características del cerebro. A diferencia de otras técnicas que consideran el cerebro como una caja negra, las RNA intentan modelar su estructura fisiológica básica: la neurona, así como la agrupación de neuronas en sistemas que pueden mostrar un comportamiento que puede considerarse, hasta cierto punto, inteligente. Al igual que los sistemas biológicos, los modelos artificiales logran resolver problemas basados en el conocimiento adquirido a través de la información que reciben de su entorno. El ARN aprende a resolver problemas a partir de una serie de ejemplos que representan el tipo de problema a resolver. Describiremos las técnicas básicas utilizadas por las Redes Neuronales Artificiales para aprender a resolver problemas. Como el objetivo de este texto es presentar las Redes Neuronales Artificiales y su relación con la Estadística a un lector no versado en el tema, se ha intentado en la medida de lo posible evitar la aparición de expresiones matemáticas. Siempre se han seleccionado ejemplos muy sencillos y fáciles de entender, evitando las más complejas expresiones matemáticas. Estos ejemplos simples pueden ayudar al lector a entender el modo de funcionamiento de las Redes Neuronales Artificiales.


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