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Concepción de arquitecturas...
LA TESIS DOCTORAL PRESENTADA SE PUEDE DIVIDIR EN TRES PARTES DISTINTAS. LA PRIMERA PARTE EXPLICA LAS REDES NEURONALES UTILIZADAS PARA LA CLASIFICACION DESDE EL PUNTO DE VISTA ESTADISTICO, Y SE IDENTIFICAN DOS TIPOS GENERALES DE REDES, DEPENDIENDO DE SI ESTAS ESTIMAN LAS FRONTERAS ENTRE CLASES ADYACENTES, O BIEN SI APROXIMAN AREAS EN LA QUE UNA CIERTA CLASE ES PREDOMINANTE. EN LA SEGUNDA PARTE DE LA TESIS SE PROPONE UNA ARQUITECTURA ESPECIFICA PARA LA EMULACION DE REDES NEURONALES DEL PRIMER TIPO, Y EN CONCRETO, PARA LAS REDES COMPUESTAS POR PERCEPTRONES MULTI-CAPA Y SU ENTRENAMIENTO. LA APLICACION DE ESTA ARQUITECTURA SE EXTIENDE A OTROS TIPOS DE REDES: PERCEPTRONES MULTI-CAPA CON REALIMENTACION, REDES TOTALMENTE CONEXAS, REDES PARA EL PROCESADO DIGITAL DE IMAGENES Y LOS MODELOS OCULTOS DE MARKOV. EN LA TERCERA PARTE DE ESTA TESIS SE PROPONE UNA ARQUITECTURA DISTINTA PARA EL SEGUNDO TIPO DE REDES NEURONALES. ENTRE LAS APLICACIONES DE ESTE TIPO DE REDES SE ENCUENTRAN LOS CUANTIFICADORES VECTORIALES, MEMORIAS ASOCIATIVAS Y CLASIFICADORES ESTOS ULTIMOS PUEDEN SER ENTRENADOS MEDIANTE ALGORITMOS COMO EL REDUCED COULOMB ENERGY O EL GROW AND LEARN QUE POSIBILITAN EL ENTRENAMIENTO EN TIEMPO REAL
Monografía
monografia Rebiun05771282 https://catalogo.rebiun.org/rebiun/record/Rebiun05771282 130927s1992 sp bm 000 0 eng d 8476532377 UOV0732700 UPCT u8987 UIB (120582) UAM 991002689129704211 BUC 681.3 (043) (0.035.23) 3304.06 Castillo Cobo, Francisco Concepción de arquitecturas digitales VLSI para redes neuronales Microforma] Francisco Castillo Cobo ; director, Joan Cabestany Moncusi Barcelona Universitat Politécnica de Catalunya 1992 Barcelona Barcelona Universitat Politécnica de Catalunya 1 microfichas (fotogramas) negativo 11x15cm + 1 folleto 1 microfichas (fotogramas) Tesi doctoral / Universidad Politécnica de Cataluña TD-49/92 Tesis-Universidad Politécnica de Cataluña, Departamento de Ingeniería Electrónica, 1992 LA TESIS DOCTORAL PRESENTADA SE PUEDE DIVIDIR EN TRES PARTES DISTINTAS. LA PRIMERA PARTE EXPLICA LAS REDES NEURONALES UTILIZADAS PARA LA CLASIFICACION DESDE EL PUNTO DE VISTA ESTADISTICO, Y SE IDENTIFICAN DOS TIPOS GENERALES DE REDES, DEPENDIENDO DE SI ESTAS ESTIMAN LAS FRONTERAS ENTRE CLASES ADYACENTES, O BIEN SI APROXIMAN AREAS EN LA QUE UNA CIERTA CLASE ES PREDOMINANTE. EN LA SEGUNDA PARTE DE LA TESIS SE PROPONE UNA ARQUITECTURA ESPECIFICA PARA LA EMULACION DE REDES NEURONALES DEL PRIMER TIPO, Y EN CONCRETO, PARA LAS REDES COMPUESTAS POR PERCEPTRONES MULTI-CAPA Y SU ENTRENAMIENTO. LA APLICACION DE ESTA ARQUITECTURA SE EXTIENDE A OTROS TIPOS DE REDES: PERCEPTRONES MULTI-CAPA CON REALIMENTACION, REDES TOTALMENTE CONEXAS, REDES PARA EL PROCESADO DIGITAL DE IMAGENES Y LOS MODELOS OCULTOS DE MARKOV. EN LA TERCERA PARTE DE ESTA TESIS SE PROPONE UNA ARQUITECTURA DISTINTA PARA EL SEGUNDO TIPO DE REDES NEURONALES. ENTRE LAS APLICACIONES DE ESTE TIPO DE REDES SE ENCUENTRAN LOS CUANTIFICADORES VECTORIALES, MEMORIAS ASOCIATIVAS Y CLASIFICADORES ESTOS ULTIMOS PUEDEN SER ENTRENADOS MEDIANTE ALGORITMOS COMO EL REDUCED COULOMB ENERGY O EL GROW AND LEARN QUE POSIBILITAN EL ENTRENAMIENTO EN TIEMPO REAL Universitat Politècnica de Catalunya. Departamento de Ingenieria Electrónica- Tesis y disertaciones académicas- Microfichas Microformas- Tesis y disertaciones académicas Redes neuronales (Informática)- Tesis y disertaciones académicas- Microfichas Ordenadores- Arquitectura- Tesis y disertaciones académicas- Microfichas Cabestany Moncusí, Joan dir Universitat Politècnica de Catalunya ed. Universitat Politècnica de Catalunya. Departamento de Ingenieria Electrónica Universitat Politècnica de Catalunya. Tesi doctoral TD-49/92