Redes neuronales / James Anderson

Por: Anderson, James AMexico : Alfamoega, 2007Descripción: 616 p. il: 17X23 cmISBN: 9789701512654Tema(s): Redes neuronales | Redes neurales (Informática) | Inteligencia artificialClasificación CDD: 006.33
Contenidos:
1- Propiedades de las neuronas individuales. -- 2- Integración sináptica y modelos de neuronas. -- 3- Operaciones vectoriales esenciales. -- 4- Inhibición lateral y procesamiento sensorial. -- 5- Operaciones sencillas de matrices. -- 6- El asociador lineal: antecedentes y fundamentos. -- 7- El asociador lineal: simulaciones. -- 8- Primeros modelos de redes: el perceptrón. -- 9- Algoritmos de descenso en gradiente. -- 10- Representación de la información. -- 11- Aplicaciones de los asociadores sencillos: formación de conceptos y movimiento de objetos . -- 12- Energía y redes neuronales: redes de hopfield y máquinas de Boltmann. -- 13- Clasificadores del vecino más cercano. -- 14- Mapas adoptivos. -- 15- El modelo ecc: una simple red neuronal autoasociativa no lineal. -- 16- Cómputos asociativos. -- 17- Enseñándole aritmética a una red neuronal
Etiquetas de esta biblioteca: No hay etiquetas de esta biblioteca para este título. Ingresar para agregar etiquetas.
    Valoración media: 0.0 (0 votos)
Tipo de ítem Ubicación actual Colección Signatura Copia número Estado Notas Fecha de vencimiento Código de barras
LIBRO GENERAL LIBRO GENERAL Biblioteca Central Bogotá
COLEC_GEN 006.33 A533r 2007 (Navegar estantería) Ej. 1 Disponible Encuéntrelo en Piso 2, Colección Facultad de Ingeniería 001517
LIBRO GENERAL LIBRO GENERAL Biblioteca Central Bogotá
COLEC_GEN 006.33 A533r 2007 (Navegar estantería) Ej. 2 Disponible Encuéntrelo en Piso 2, Colección Facultad de Ingeniería 001518

1- Propiedades de las neuronas individuales. -- 2- Integración sináptica y modelos de neuronas. -- 3- Operaciones vectoriales esenciales. -- 4- Inhibición lateral y procesamiento sensorial. -- 5- Operaciones sencillas de matrices. -- 6- El asociador lineal: antecedentes y fundamentos. -- 7- El asociador lineal: simulaciones. -- 8- Primeros modelos de redes: el perceptrón. -- 9- Algoritmos de descenso en gradiente. -- 10- Representación de la información. -- 11- Aplicaciones de los asociadores sencillos: formación de conceptos y movimiento de objetos . -- 12- Energía y redes neuronales: redes de hopfield y máquinas de Boltmann. -- 13- Clasificadores del vecino más cercano. -- 14- Mapas adoptivos. -- 15- El modelo ecc: una simple red neuronal autoasociativa no lineal. -- 16- Cómputos asociativos. -- 17- Enseñándole aritmética a una red neuronal

No hay comentarios en este titulo.

para colocar un comentario.