Aprendizaje en redes coulombianas
- Autores
- Horas, Jorge Alberto; Bea, Edgar Alejandro; Pasinetti, Pedro Marcelo
- Año de publicación
- 1994
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Se define la energia potencial de una colección de sitios de memoria, haciendo que los de la misma clase se atraigan y los de distinta clase se repelan. Usando el potencial coulombiano, que representa las características antedichas, es posible obtener un algoritmo de aprendizaje supervisado aplicable a una red de una o más capas. El mencionado algoritmo se implementa en una red neuronal de estructura modular y se muestra su funcionamiento. Se analizan curvas de aprendizaje, estudiándose también la calidad de la convergencia para el caso del XOR
The energy of a memory sites ensamble is defined using the coulombian potential, this makes sites belonging to the same class become mutually attractive and the ones belonging to the different class be repelled. Following the above, the known coulombian learning algorithm is implemented in a modular neural networth in which each layer can be trained independently. We analize learning curves, studying also the convergence quality in the typical case of XOR
Fil: Horas, Jorge Alberto. Universidad Nacional de San Luis - CONICET. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi" (IMASL). San Luis. Argentina
Fil: Bea, Edgar Alejandro. Universidad Nacional de San Luis - CONICET. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi" (IMASL). San Luis. Argentina
Fil: Pasinetti, Pedro Marcelo. Universidad Nacional de San Luis - CONICET. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi" (IMASL). San Luis. Argentina - Fuente
- An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 1994;01(06):415-418
- Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
- OAI Identificador
- afa:afa_v06_n01_p415
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