Estrategias evolutivas aplicadas a Redes Neuronales
- Autores
- Lanzarini, Laura Cristina; Corbalán, Leonardo César; De Giusti, Armando Eduardo
- Año de publicación
- 2003
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las redes neuronales proponen una estrategia de resolución de problemas basada en la adaptación al entorno de información. Sus características principales son la capacidad de generalización de la información disponible y la tolerancia al ruido. Esto las convierte en una herramienta sumamente útil para la resolución de problemas en diferentes áreas como Minería de Datos, Control de procesos industriales, Reconocimiento de patrones, Comportamiento complejo, etc. Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de diferentes estrategias de adaptación de Redes Neuronales. Siguiendo el enfoque convencional, interesa investigar el proceso basado en estrategias de entrenamiento. Esto permite obtener soluciones a problemas en áreas tales como Reconocimiento de patrones, Clustering, etc. Como una segunda línea de investigación, resulta de interés el estudio de la adaptación a través de procesos evolutivos, como forma de optimizar la respuesta deseada.
Eje: Inteligencia artificial
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Neural nets
Evolución
Redes Neuronales
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Adaptación
Entrenamiento
Procesos 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:10915/21443
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Estrategias evolutivas aplicadas a Redes NeuronalesLanzarini, Laura CristinaCorbalán, Leonardo CésarDe Giusti, Armando EduardoCiencias InformáticasNeural netsEvoluciónRedes NeuronalesARTIFICIAL INTELLIGENCEAdaptaciónEntrenamientoProcesos evolutivosLas redes neuronales proponen una estrategia de resolución de problemas basada en la adaptación al entorno de información. Sus características principales son la capacidad de generalización de la información disponible y la tolerancia al ruido. Esto las convierte en una herramienta sumamente útil para la resolución de problemas en diferentes áreas como Minería de Datos, Control de procesos industriales, Reconocimiento de patrones, Comportamiento complejo, etc. Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de diferentes estrategias de adaptación de Redes Neuronales. Siguiendo el enfoque convencional, interesa investigar el proceso basado en estrategias de entrenamiento. Esto permite obtener soluciones a problemas en áreas tales como Reconocimiento de patrones, Clustering, etc. Como una segunda línea de investigación, resulta de interés el estudio de la adaptación a través de procesos evolutivos, como forma de optimizar la respuesta deseada.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2003-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf256-260http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21443spainfo: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:UNLP2025-09-03T10:27:30Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21443Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:27:31.128SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Las redes neuronales proponen una estrategia de resolución de problemas basada en la adaptación al entorno de información. Sus características principales son la capacidad de generalización de la información disponible y la tolerancia al ruido. Esto las convierte en una herramienta sumamente útil para la resolución de problemas en diferentes áreas como Minería de Datos, Control de procesos industriales, Reconocimiento de patrones, Comportamiento complejo, etc. Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de diferentes estrategias de adaptación de Redes Neuronales. Siguiendo el enfoque convencional, interesa investigar el proceso basado en estrategias de entrenamiento. Esto permite obtener soluciones a problemas en áreas tales como Reconocimiento de patrones, Clustering, etc. Como una segunda línea de investigación, resulta de interés el estudio de la adaptación a través de procesos evolutivos, como forma de optimizar la respuesta deseada. |
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