{"id":17359,"date":"2002-11-06T00:00:00","date_gmt":"2002-11-06T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/descubriendo-estructuras-en-los-datos-mediante-aprendizaje-competitivo-y-reproductivo\/"},"modified":"2002-11-06T00:00:00","modified_gmt":"2002-11-06T00:00:00","slug":"descubriendo-estructuras-en-los-datos-mediante-aprendizaje-competitivo-y-reproductivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/descubriendo-estructuras-en-los-datos-mediante-aprendizaje-competitivo-y-reproductivo\/","title":{"rendered":"Descubriendo estructuras en los datos mediante aprendizaje competitivo y reproductivo"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Jos\u00e9 Antonio G\u00f3mez Ruiz <\/strong><\/h2>\n<p>En la tesis doctoral se proponen diferentes modelos de redes neuronales competitivas no supervisadas para la cuantificaci\u00f3n vectorial, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes, la detecci\u00f3n de esqueletos de caracteres en im\u00e1genes digitales, la determinaci\u00f3n del n\u00famero de grupos de un espacio de entrada y para el descubrimiento de estructuras en los datos.  se propone una condici\u00f3n necesaria y suficiente para que un determinado conjunto de vectores representantes constituyan una soluci\u00f3n \u00f3ptima al problema de la cuantificaci\u00f3n vectorial. Dicha condici\u00f3n implica que la soluci\u00f3n \u00f3ptima viene dada por aquella partici\u00f3n del espacio de entrada en donde los vectores representantes est\u00e1n m\u00e1s separados entre s\u00ed. Se ha desarrollado una nueva topolog\u00eda de red neuronal no supervisada denominada red expansiva y competitiva que incorpora una estrategia heur\u00edstica en la regla de aprendizaje basada en la condici\u00f3n de m\u00ednimo global descrita. dicha red obtiene mejores resultados que la red competitiva simple en problemas de cuantificaci\u00f3n vectorial con muchos m\u00ednimos locales, como es el caso de la compresi\u00f3n de im\u00e1genes, que se detalla en esta tesis.  se ha desarrollado una red neuronal competitiva no supervisada basada en segmentos con fase de expansi\u00f3n en la que cada unidad de proceso tiene asociado un par de vectores sin\u00e1pticos que constituyen los extremos de un segmento, denominado segmento sin\u00e1ptico. Con la fase de expansi\u00f3n se controla el tama\u00f1o de los segmentos sin\u00e1pticos durante el proceso de aprendizaje, evitando que abarquen m\u00e1s de un grupo de patrones del espacio de entrada y obteniendo la direcci\u00f3n predominante de cada uno de los grupos en los que se han ubicado. Se ha aplicado la nueva red basada en segmentos al problema de la detecci\u00f3n de esqueletos de caracteres y se muestra que, con una adecuada elecci\u00f3n del par\u00e1metro que la gobierna, la red obtiene el esqueleto de cualquier car\u00e1cter con el mismo procedimiento y de for<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Descubriendo estructuras en los datos mediante aprendizaje competitivo y reproductivo<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Descubriendo estructuras en los datos mediante aprendizaje competitivo y reproductivo <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Jos\u00e9 Antonio G\u00f3mez Ruiz <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 M\u00e1laga<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 11\/06\/2002<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Mu\u00f1oz P\u00e9rez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: rafael Infante mac\u00edas <\/li>\n<li>armando Blanco mor\u00f3n (vocal)<\/li>\n<li>gonzalo Joya caparros (vocal)<\/li>\n<li>c\u00e9sar Herv\u00e1s mart\u00ednez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Jos\u00e9 Antonio G\u00f3mez Ruiz En la tesis doctoral se proponen diferentes modelos de redes neuronales competitivas no 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