Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares
- Autores
- Martínez, Osvaldo F.; Vázquez, Juan C.; Marciszack, Marcelo Martín
- Año de publicación
- 2005
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Se intenta determinar posibles relaciones entre los patrones emergentes de la evolución espacio-temporal de los autómatas celulares (AC: modelos computacionales de cálculo sencillo que desarrollan un comportamiento complejo y auto-organizativo) y la evolución que sufren las redes neuronales artificiales (RNA: modelos computacionales de elementos de proceso simple altamente interconectados que emulan los sistemas neuronales biológicos) durante las fases de aprendizaje y reconocimiento. Se consideran las redes del tipo backpropagation (BP) durante su fase de aprendizaje y las redes de tipo Hopfield (HP) durante su fase de reconocimiento, como sistemas evolutivos y se trata de plasmar esa evolución en patrones gráficos comparables a los del modelo AC. El estudio intenta descubrir primero, relaciones morfológicas y/o topológicas entre patrones evolutivos generados por estos modelos utilizados en el enfoque subsimbólico de la Inteligencia Artificial para estudiar el comportamiento inteligente y en las Ciencias Naturales (Física, Biología, etc.) para el modelado de sistemas naturales de dinámica compleja; luego, y en caso de logros positivos, indagar sobre una aproximación formal de estas relaciones, lo que permitiría de alguna forma, el intercambio de herramental teórico entre ambos modelos.
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Inteligencia Artificial
Autómata Celular
Neural nets
Learning
Redes Neuronales Artificiales
Sistemas evolutivos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21168
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_0ea593cc1579a71e93829752c7c36f37 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21168 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas CelularesMartínez, Osvaldo F.Vázquez, Juan C.Marciszack, Marcelo MartínCiencias InformáticasARTIFICIAL INTELLIGENCEInteligencia ArtificialAutómata CelularNeural netsLearningRedes Neuronales ArtificialesSistemas evolutivosSe intenta determinar posibles relaciones entre los patrones emergentes de la evolución espacio-temporal de los autómatas celulares (AC: modelos computacionales de cálculo sencillo que desarrollan un comportamiento complejo y auto-organizativo) y la evolución que sufren las redes neuronales artificiales (RNA: modelos computacionales de elementos de proceso simple altamente interconectados que emulan los sistemas neuronales biológicos) durante las fases de aprendizaje y reconocimiento. Se consideran las redes del tipo backpropagation (BP) durante su fase de aprendizaje y las redes de tipo Hopfield (HP) durante su fase de reconocimiento, como sistemas evolutivos y se trata de plasmar esa evolución en patrones gráficos comparables a los del modelo AC. El estudio intenta descubrir primero, relaciones morfológicas y/o topológicas entre patrones evolutivos generados por estos modelos utilizados en el enfoque subsimbólico de la Inteligencia Artificial para estudiar el comportamiento inteligente y en las Ciencias Naturales (Física, Biología, etc.) para el modelado de sistemas naturales de dinámica compleja; luego, y en caso de logros positivos, indagar sobre una aproximación formal de estas relaciones, lo que permitiría de alguna forma, el intercambio de herramental teórico entre ambos modelos.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2005-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf469-474http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21168spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/950-665-337-2info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:27:21Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21168Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:27:21.802SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares |
title |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares |
spellingShingle |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares Martínez, Osvaldo F. Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Inteligencia Artificial Autómata Celular Neural nets Learning Redes Neuronales Artificiales Sistemas evolutivos |
title_short |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares |
title_full |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares |
title_fullStr |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares |
title_full_unstemmed |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares |
title_sort |
Proyecto: RNA–AC : Relaciones entre los momentos de aprendizaje y reconocimiento de las Redes Neuronales Artificiales y la evolución espacio-temporal de los Autómatas Celulares |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Martínez, Osvaldo F. Vázquez, Juan C. Marciszack, Marcelo Martín |
author |
Martínez, Osvaldo F. |
author_facet |
Martínez, Osvaldo F. Vázquez, Juan C. Marciszack, Marcelo Martín |
author_role |
author |
author2 |
Vázquez, Juan C. Marciszack, Marcelo Martín |
author2_role |
author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Inteligencia Artificial Autómata Celular Neural nets Learning Redes Neuronales Artificiales Sistemas evolutivos |
topic |
Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE Inteligencia Artificial Autómata Celular Neural nets Learning Redes Neuronales Artificiales Sistemas evolutivos |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Se intenta determinar posibles relaciones entre los patrones emergentes de la evolución espacio-temporal de los autómatas celulares (AC: modelos computacionales de cálculo sencillo que desarrollan un comportamiento complejo y auto-organizativo) y la evolución que sufren las redes neuronales artificiales (RNA: modelos computacionales de elementos de proceso simple altamente interconectados que emulan los sistemas neuronales biológicos) durante las fases de aprendizaje y reconocimiento. Se consideran las redes del tipo backpropagation (BP) durante su fase de aprendizaje y las redes de tipo Hopfield (HP) durante su fase de reconocimiento, como sistemas evolutivos y se trata de plasmar esa evolución en patrones gráficos comparables a los del modelo AC. El estudio intenta descubrir primero, relaciones morfológicas y/o topológicas entre patrones evolutivos generados por estos modelos utilizados en el enfoque subsimbólico de la Inteligencia Artificial para estudiar el comportamiento inteligente y en las Ciencias Naturales (Física, Biología, etc.) para el modelado de sistemas naturales de dinámica compleja; luego, y en caso de logros positivos, indagar sobre una aproximación formal de estas relaciones, lo que permitiría de alguna forma, el intercambio de herramental teórico entre ambos modelos. Eje: Inteligencia artificial Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
Se intenta determinar posibles relaciones entre los patrones emergentes de la evolución espacio-temporal de los autómatas celulares (AC: modelos computacionales de cálculo sencillo que desarrollan un comportamiento complejo y auto-organizativo) y la evolución que sufren las redes neuronales artificiales (RNA: modelos computacionales de elementos de proceso simple altamente interconectados que emulan los sistemas neuronales biológicos) durante las fases de aprendizaje y reconocimiento. Se consideran las redes del tipo backpropagation (BP) durante su fase de aprendizaje y las redes de tipo Hopfield (HP) durante su fase de reconocimiento, como sistemas evolutivos y se trata de plasmar esa evolución en patrones gráficos comparables a los del modelo AC. El estudio intenta descubrir primero, relaciones morfológicas y/o topológicas entre patrones evolutivos generados por estos modelos utilizados en el enfoque subsimbólico de la Inteligencia Artificial para estudiar el comportamiento inteligente y en las Ciencias Naturales (Física, Biología, etc.) para el modelado de sistemas naturales de dinámica compleja; luego, y en caso de logros positivos, indagar sobre una aproximación formal de estas relaciones, lo que permitiría de alguna forma, el intercambio de herramental teórico entre ambos modelos. |
publishDate |
2005 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2005-05 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21168 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21168 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/950-665-337-2 |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 469-474 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1842260110994309120 |
score |
13.13397 |