Red pulsante con aprendizaje hebbiano para clasificación de patrones ralos

En las ultimas décadas se ha intentado desarrollar Redes Neuronales Artificiales más realistas que intenten imitar con mayor precisión el funcionamiento de sus contrapartes biológicas. Es así como nacieron las Redes Neuronales Pulsantes. Uno de los principales usos de estas redes es la clasificación...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Peralta, Iván, Molas, José T., Martínez, César E., Rufiner, Hugo Leonardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
Informática
neurona pulsante
Neural nets
Learning
red neuronal pulsante
Algorithms
algoritmo de aprendizaje
aprendizaje no supervisado
patrones ralos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/31440
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En las ultimas décadas se ha intentado desarrollar Redes Neuronales Artificiales más realistas que intenten imitar con mayor precisión el funcionamiento de sus contrapartes biológicas. Es así como nacieron las Redes Neuronales Pulsantes. Uno de los principales usos de estas redes es la clasificación de patrones. Sin embargo su aplicabilidad en el mundo real ha sido limitada debido a la falta de métodos de entrenamiento eficientes. En este trabajo se presenta un nuevo modelo de red pulsante pensado para clasificar patrones ralos. El mismo puede entrenarse mediante reglas de aprendizaje hebbiano no supervisado. Se describe su estructura, funcionamiento y el algoritmo propuesto para su entrenamiento. Ademas, se reportan resultados de prueba con patrones generados artificialmente y se discute la factibilidad de su implementación en un dispositivo lógico programable tipo FPGA.
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