{"id":90278,"date":"2018-03-10T00:15:42","date_gmt":"2018-03-10T00:15:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aprendizaje-con-maquinas-nucleo-en-entornos-de-multiclasificacion\/"},"modified":"2018-03-10T00:15:42","modified_gmt":"2018-03-10T00:15:42","slug":"aprendizaje-con-maquinas-nucleo-en-entornos-de-multiclasificacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/aprendizaje-con-maquinas-nucleo-en-entornos-de-multiclasificacion\/","title":{"rendered":"Aprendizaje con m\u00e1quinas n\u00facleo en entornos de multiclasificaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Cecilio Angulo Bahon <\/strong><\/h2>\n<p>La propiedad de generalizaci\u00f3n de una m\u00e1quina de aprendizaje, es decir su capacidad para emitir una respuesta correcta ante una nueva entrada semejante a quellas con las que ha sido entrenada, es la caracter\u00edstica principal que se busca en los sistemas conexionistas supervisados y sirve de justificaci\u00f3n en la elecci\u00f3n de los principios  inductivos y el tipo de esructuras de aprendizaje para elaborar el presente estudio.  la regularizaci\u00f3n o penalizaci\u00f3n es uno de estos principios que favorecen a nivel te\u00f3rico la generalizaci\u00f3n, sobre el cual se ha desarrollado un m\u00e9todo de c\u00e1lculo directo de la matriz de regularizaci\u00f3n cuando se utiliza como estabilizador un operador diferencial de segundo grado, precisamente aquel que minimiza el grado de convexidad de la funci\u00f3n soluci\u00f3n, evitando as\u00ed el proceso iterativo de c\u00e1lculo de la matriz hessiana y fijando el tipo de n\u00facleo a ser utilizado.  los nexos de uni\u00f3n entre la regularizaci\u00f3n y el principio de minimizaci\u00f3n del riesgo estructural as\u00ed como las excelentes caracter\u00edsticas te\u00f3ricas mostradas por este \u00faltimo principio trabajando, por definici\u00f3n, sobre conjuntos finitos de datos y expandiendo su soluci\u00f3n sobre un n\u00famero peque\u00f1o de n\u00facleos, han llevado a desplazar el foco de trabajo de numerosos investigadores hacia las m\u00e1quinas de soporte vectorial, su materializaci\u00f3n procedimental. en este contexto, se ha desarrollado una m\u00e1quina que permite extender de forma natural el comportamiento binario de estas m\u00e1quinas n\u00facleo de margen m\u00e1ximo sobre problemas de clasificaci\u00f3n hacia una soluci\u00f3n ternaria m\u00e1s acorde con la estructura geom\u00e9trica de los datos, en especial en las situaciones habituales de espacios de salida que poseen m\u00e1s de dos clases. El uso de la nueva arquitectura, bautizada k-svcr, en problemas de multiclasificaci\u00f3n resulta m\u00e1s adecuado que las reducciones est\u00e1ndares de problemas multiclase sobre maquinas biclasificadoras en estructuras en para<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aprendizaje con m\u00e1quinas n\u00facleo en entornos de multiclasificaci\u00f3n<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aprendizaje con m\u00e1quinas n\u00facleo en entornos de multiclasificaci\u00f3n <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Cecilio Angulo Bahon <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 23\/05\/2001<\/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>Andres Catala Mallofre<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: josep Aguilar martin <\/li>\n<li>Antonio Artes rodriguez (vocal)<\/li>\n<li>joan Cabestany i moncus\u00ed (vocal)<\/li>\n<li>nuria Agell jan\u00e9 (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Cecilio Angulo Bahon La propiedad de generalizaci\u00f3n de una m\u00e1quina de aprendizaje, es decir su capacidad para 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