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Redes Neuronales Artificiales con Matlab

Redes Neuronales Artificiales con Matlab

Las redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples denominados neuronas, las cuales cuentan con organización jerárquica, intentando interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biológico en tareas cognoscitivas como reconocer un rostro familiar, hablar, comprender el lenguaje y recuperar contextualmente información apropiada desde la memoria. Como en la naturaleza, la función de la red está determinada principalmente por la conexión entre elementos, se puede entrenar una red neuronal para que realice una función particular mediante el ajuste de los valores de las conexiones, denominadas pesos, entre dichos elementos y la elección de una función de transferencia que produzca el resultado deseado. Dichas redes son aplicadas principalmente a problemas de clasificación, reconocimiento de patrones y predicción. El presente libro trata del paradigma conexionista de la inteligencia artificial, llamado redes neuronales artificiales, la principal característica de una red neuronal es la capacidad de aprender, realizando tareas para las cuales todavía no existen algoritmos, o para las cuales es virtualmente imposible escribir una serie de pasos lógicos o aritméticos que proporcionen la solución adecuada a una tarea determinada.

En este libro encontrara la base necesaria para emprender proyectos relacionados con la Inteligencia Artificial, específicamente con la fascinante área de las redes neuronales, y su aplicación en el reconocimiento de patrones. En los capítulos que componen la  presente publicación, se intenta que el lector a través de cada uno de los mismos vaya adquiriendo las bases teóricas y practicas necesarias. El presente libro realiza una introducción a las redes neuronales, para luego ir profundizando en temas tales como el aprendizaje, modelos de redes neuronales artificiales, filtros adaptativos lineales, los mapas auto-organizados de Kohonen y finalmente presenta un caso de estudio de reconocimiento de patrones a través de la red neuronal de Hopfield; en cada uno de estos capítulos, luego de haber desarrollado la teoría necesaria, se complementa con un ejemplo practico y ejercicios que el lector debe realizar para comprender de mejor manera el tema o modelo estudiado, cabe hacer notar que cada uno de los ejemplos desarrollados fueron previamente analizados siguiendo el método propuesto en el segundo capitulo, para posteriormente implementarlos en programas de MatLab.

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