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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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2002
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22061 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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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