Redes neuronales aplicadas al reconocimiento de patrones

El principal objetivo del Reconocimiento de patrones es la clasificación ya sea supervisada o no supervisada. Aplicaciones como Data Mining, Web Searching, recuperación de datos multimedia, reconocimiento de rostros, reconocimientos de caracteres escritos a mano, etc., requieren de técnicas de recon...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Lanzarini, Laura Cristina, De Giusti, Armando Eduardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2002
Materias:
Ciencias Informáticas
Redes Neuronales
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Reconocimiento de Patrones Adaptivo
Neural nets
Clustering
Técnicas de Clustering
Clasificación
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22061
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El principal objetivo del Reconocimiento de patrones es la clasificación ya sea supervisada o no supervisada. Aplicaciones como Data Mining, Web Searching, recuperación de datos multimedia, reconocimiento de rostros, reconocimientos de caracteres escritos a mano, etc., requieren de técnicas de reconocimiento de patrones robustas y eficientes. Las redes neuronales, por su capacidad de generalización de la información disponible y su tolerancia al ruido, constituyen una herramienta muy útil en la resolución de este tipo de problemas. Esta línea de investigación se centra en la aplicación de redes neuronales al reconocimiento de patrones. En esta dirección, se han resuelto problemas de clustering y clasificación. Actualmente, se estudia la posibilidad de optimizar las soluciones propuestas incorporando estrategias evolutivas sobre la arquitectura y el aprendizaje de la red.
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