Modelos conexionistas auto-organizados y su aplicación en reconocimiento de patrones

Autores
Seijas, Leticia; Segura, Enrique Carlos
Año de publicación
2005
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El trabajo en curso tiene por objeto desarrollar técnicas conexionistas para reconocimiento de patrones. A partir del sistema ya desarrollado por el grupo (que consiste básicamente en un modelo híbrido no supervisado -de tipo autoorganizado- seguido de una instancia supervisada) se estudia la introducción de innovaciones que incrementen su potencia y su eficiencia. Las investigaciones en curso giran alrededor de dos frentes: i) preprocesamiento de la entrada: se consideran opciones a la técnica inicialmente empleada (máscaras de Kirsch), entre ellas el uso de transformadas wavelet y la extracción de componentes principales; ii) estructura del módulo intermedio (no supervisado): analizamos posibles sofisticaciones orientadas a obtener una clasificación más especializada de acuerdo con las características de la distribución de los datos de entrada. La calidad y eficiencia de la propuesta resultante deberán ser luego comparadas con las de los métodos ya existentes.
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Modelos Conexionistas Auto-organizados
Reconocimiento de Patrones
Inteligencia artificial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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description El trabajo en curso tiene por objeto desarrollar técnicas conexionistas para reconocimiento de patrones. A partir del sistema ya desarrollado por el grupo (que consiste básicamente en un modelo híbrido no supervisado -de tipo autoorganizado- seguido de una instancia supervisada) se estudia la introducción de innovaciones que incrementen su potencia y su eficiencia. Las investigaciones en curso giran alrededor de dos frentes: i) preprocesamiento de la entrada: se consideran opciones a la técnica inicialmente empleada (máscaras de Kirsch), entre ellas el uso de transformadas wavelet y la extracción de componentes principales; ii) estructura del módulo intermedio (no supervisado): analizamos posibles sofisticaciones orientadas a obtener una clasificación más especializada de acuerdo con las características de la distribución de los datos de entrada. La calidad y eficiencia de la propuesta resultante deberán ser luego comparadas con las de los métodos ya existentes.
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