{"id":22076,"date":"2018-03-09T09:12:07","date_gmt":"2018-03-09T09:12:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/redes-neuronales-recurrentes-y-autonomas-para-la-formacion-de-categorias\/"},"modified":"2018-03-09T09:12:07","modified_gmt":"2018-03-09T09:12:07","slug":"redes-neuronales-recurrentes-y-autonomas-para-la-formacion-de-categorias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/malaga\/redes-neuronales-recurrentes-y-autonomas-para-la-formacion-de-categorias\/","title":{"rendered":"Redes neuronales recurrentes y aut\u00f3nomas para la formaci\u00f3n de categor\u00edas"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Rafaela Ben\u00edtez Rochel <\/strong><\/h2>\n<p>En la tesis doctoral se proponen cinco modelos de redes recurrentes multivaluadas y aut\u00f3nomas para resolver problemas de agrupaci\u00f3n de datos (patrones) basada en particiones permitiendo que los datos puedan ser tambi\u00e9n no m\u00e9tricos. la funci\u00f3n de energ\u00eda computacional es precisamente la funci\u00f3n de similitud seleccionada. Cuando la funci\u00f3n de similitud es el opuesto de la funci\u00f3n de distorsi\u00f3n cuadr\u00e1tica hemos visto que el problema de agrupaci\u00f3n es equivalente al problema de la cuantificaci\u00f3n vectorial. Sin embargo, el problema de la cuantificaci\u00f3n vectorial se reduce a datos m\u00e9tricos solamente, puesto que utiliza el controide de los grupos  como su mejor representaci\u00f3n. Los modelos propuestos no utilizan este concepto como elemento para la formaci\u00f3n de los grupos, sino la similitud (semejanza, analog\u00eda o parecido) entre cada patr\u00f3n y la clase a la que debe pertenecer, de manera que los patrones m\u00e1s similares pertenezcan a la misma clase. Los modelos neuronales propuestos buscan que las unidades de procesos m\u00e1s fuertemente conectadas (patrones m\u00e1s similares) presenten el mismo estado.  dos de las redes dise\u00f1adas son deterministas (el modelo exacto y el simplificado), y para su construcci\u00f3n ha sido necesario usar los conceptos de potencial sin\u00e1ptico y potencial de acci\u00f3n. Se ha demostrado la convergencia de la red para el modelo exacto, es decir, de que la regla de actualizaci\u00f3n de las neuronas conduce a un m\u00ednimo local de la funci\u00f3n de energ\u00eda asociada y que la din\u00e1mica de la computaci\u00f3n asegura el decrecimiento de la funci\u00f3n de energ\u00eda en cada actualizaci\u00f3n de la red hasta alcanzar un estado de equilibrio. Y para el modelo aproximado se da tambi\u00e9n ese comportamiento, aunque ocasionalmente produzca un crecimiento de la funci\u00f3n de energ\u00eda.  se ha definido una red multivaluada estoc\u00e1stica, inspirada en el modelo anterior, buscando paliar el problema de la escasa eficiencia computacional. para ello se def<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Redes neuronales recurrentes y aut\u00f3nomas para la formaci\u00f3n de categor\u00edas<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Redes neuronales recurrentes y aut\u00f3nomas para la formaci\u00f3n de categor\u00edas <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Rafaela Ben\u00edtez Rochel <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 M\u00e1laga<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 14\/03\/2003<\/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: dar\u00edo Maravall g\u00f3mez-allende <\/li>\n<li>c\u00e9sar Herv\u00e1s mart\u00ednez (vocal)<\/li>\n<li>Miguel Delgado calvo-flores (vocal)<\/li>\n<li>ignacio Requena ramos (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Rafaela Ben\u00edtez Rochel En la tesis doctoral se proponen cinco modelos de redes recurrentes multivaluadas y aut\u00f3nomas 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