Las Redes Neuronales Artificiales PDF Download
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Author: Raquel Flórez López
Publisher: Netbiblo
ISBN: 9788497452465
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 156
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Book Description
Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
Author: Raquel Flórez López
Publisher: Netbiblo
ISBN: 9788497452465
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 156
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Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
Author: Raymundo Antonio González Grimaldo
Publisher:
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Category :
Languages : es
Pages :
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Author: María Bonilla Musoles
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 59
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Author: Maria Perez Marques
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781493787913
Category : Computers
Languages : en
Pages : 144
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Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la información altamente interconectados, que son capaces de aprender con la información que se les proporciona. Las redes neuronales pueden aplicarse a gran número de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos teóricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis y filtrado de señales, clasificación, discriminación, análisis financiero, predicción dinámica, etc. Este libro profundiza en los siguientes temas:Descripción de una red neuronal Función de salida y funciones de transferencia o activación Redes neuronales y ajuste de modelos de regresión Aprendizaje en las redes neuronales Funcionamiento de una red neuronal El algoritmo de aprendizaje retropropagación (back-propagation) Análisis discriminante a través del perceptrón Análisis de series temporales mediante redes neuronales Análisis de componentes principales con redes neuronales Clustering mediante redes neuronales Entornos de trabajo de SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine (IBM SPSS Modeler)Redes neuronales con IBM SPSS ModelerRedes neuronales con SAS Enterprise MinerValoración de modelos de redes Comparación de modelos de redes con otros modelos
Author: CESAR PEREZ LOPEZ
Publisher: CESAR PEREZ
ISBN:
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 307
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MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a partir de valores pasados de esa serie de tiempo y valores pasados de una segunda serie de tiempo x(t). Esta forma de predicción se denomina red autorregresiva no lineal con entrada exógena (externa), o NARX. En el segundo tipo de problema de series temporales, sólo hay una serie involucrada. Los valores futuros de una serie temporal y(t) se predicen sólo a partir de valores pasados de esa serie. Esta forma de predicción se llama autorregresiva no lineal o NAR. El tercer problema de series de tiempo es similar al primer tipo, en el sentido de que están involucradas dos series, una serie de entrada (predictores) x(t) y una serie de salida (respuestas) y(t). Este libro desarrolla los métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales con MATLAB.
Author: Gabriel Felipe Jaramillo González
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages :
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Resumen: El presente trabajo muestra el desarrollo de un prototipo de un sistema que permita detectar la presencia de una figura humana a partir de imágenes tomadas en un ambiente controlado tanto en el fondo como en la iluminación. Este sistema tiene dos partes fundamentales: La primera es el módulo en el que se hace la detección de la silueta del objeto a analizar. Para esta labor es necesario diferenciar el fondo del objeto que se va a analizar por medio de la comparación pixel a pixel que se hace entre dos imágenes (una que contiene simplemente el fondo y la que se desea analizar); posteriormente por medio de un grupo de operaciones morfológicas conocidas como dilatación y erosión, se elimina el ruido que pueda resultar; luego se aplica un algoritmo de detección de bordes para obtener solo el contorno del objeto a analizar. Finalmente, partiendo de esta imagen se crea una cadena de códigos del recorrido de la silueta que luego será utilizada para generar las entradas a la red neuronal. La segunda parte es la red neuronal que se encarga de ser el detector de patrones, por medio de un entrenamiento previo con imágenes anteriormente cargadas en una base de datos. Después de que la red neuronal ha sido entrenada y trabaja correctamente, se une con el primer modulo para crear un prototipo que debe detectar la presencia de una figura humana basado en un grupo de imágenes de las cuales dispone el operador. El sistema cuenta con dos tipos de aplicaciones: una para trabajo individual en un computador y otra basada en la arquitectura cliente/servidor que puede ser usada con varios computadores conectados a una red común.
Author: José Ramón Hilera González
Publisher:
ISBN: 9788478971558
Category : Computers
Languages : es
Pages : 408
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En el libro se realiza el estudio de la evolución, implementación práctica, fundamentos y características de los diferentes modelos existentes de redes neuronales, así como el análisis exhaustivo de aquellos tipos de redes elegidos por su importancia y por representar cada uno de ellos un posible ámbito de aplicación: Perceptrón, ADALINE y MADALINE, Backpropagation, redes de Hopfield, ART, redes de Kohonen, Counterpropagation y las redes estocásticas conocidas como Máquinas de Boltzmann y de Cauchy. De todos ellos se presenta su arquitectura, funcionamiento, mecanismo de aprendizaje, limitaciones del modelo y posibles aplicaciones. El contenido de la última parte del libro analiza algunas posibles combinaciones de la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales artificiales con la capacidad de procesamiento de información imprecisa de la lógica borrosa.
Author: Cesar Perez Lopez
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781978319974
Category :
Languages : es
Pages : 158
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Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci�n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci�n que se les alimenta. La principal caracter�stica de esta nueva tecnolog�a de redes neuronales es que puede aplicarse a gran n�mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te�ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im�genes, reconocimiento de voz, an�lisis y filtrado de se�ales, clasificaci�n, discriminaci�n, an�lisis financiero, predicci�n din�mica, etc. Las redes neuronales tratan de emular el sistema nervioso, de forma que son capaces de reproducir algunas de las principales tareas que desarrolla el cerebro humano, al reflejar las caracter�sticas fundamentales de comportamiento del mismo. Lo que realmente intentan modelizar las redes neuronales es una de las estructuras fisiol�gicas de soporte del cerebro, la neurona y los grupos estructurados e interconectados de varias de ellas, conocidos como redes de neuronas. De este modo, construyen sistemas que presentan un cierto grado de inteligencia. No obstante, debemos insistir en el hecho de que los sistemas neuronales artificiales, como cualquier otra herramienta construida por el hombre, tienen limitaciones y s�lo poseen un parecido superficial con sus contrapartidas biol�gicas. Las redes neuronales, en relaci�n con el procesamiento de informaci�n, heredan tres caracter�sticas b�sicas de las redes de neuronas biol�gicas: paralelismo masivo, respuesta no lineal de las neuronas frente a las entradas recibidas y procesamiento de informaci�n a trav�s de m�ltiples capas de neuronas.Una de las principales propiedades de estos modelos es su capacidad de aprender y generalizar a partir de ejemplos reales. Es decir, la red aprende a reconocer la relaci�n (que no deja de ser equivalente a estimar una dependencia funcional) que existe entre el conjunto de entradas proporcionadas como ejemplos y sus correspondientes salidas, de modo que, finalizado el aprendizaje, cuando a la red se le presenta una nueva entrada (aunque est� incompleta o posea alg�n error), en base a la relaci�n funcional establecida en el mismo, es capaz de generalizarla ofreciendo una salida. En consecuencia, podemos definir una red neuronal artificial como un sistema inteligente capaz, no s�lo de aprender, sino tambi�n de generalizar.En este libro se presentan ejemplos pr�cticos del trabajo con redes neuronales a trav�s de MATLAB. Se muestran aplicaciones sobre ajuste de modelos, reconocimiento de patrones, an�lisis cl�ster, predicci�n de series temporales, Big Data y redes neoronales, computaci�n paralela con redes nuronales y otros ejemplos similares
Author: Herbert Jones
Publisher:
ISBN: 9781095339220
Category :
Languages : es
Pages : 124
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Book Description
Si usted quiere aprender sobre las redes neuronales continúe leyendo... Aladino de "Las mil y una noches" tenía una lámpara mágica que cumplía todos sus deseos al frotarla. Hoy tenemos un teléfono inteligente que sirve de ventana a todo un universo de conocimiento, entretenimiento e incluso asistentes personales inteligentes, como Siri; todo lo que tenemos que hacer es frotar la pantalla. La lámpara de Aladino estaba alimentada por un genio, pero ¿qué hace funcionar a Siri? Las redes neuronales. Son un concepto asombroso que trata de imitar la forma en que funcionan los cerebros vivos fusionando las formas de pensar de las máquinas y las humanas. El objetivo de este libro es presentar al lector una explicación digerible y legible de las redes neuronales mientras mantiene intactos los conceptos subyacentes. El lector adquirirá conocimientos fundamentales de las redes neuronales a través de capítulos poco relacionados que, sin embargo, hacen referencia a los términos e ideas que se mencionan en todo el libro. El libro en sí no tiene la intención de ser estrictamente académico, sino una mezcla de lo coloquial y lo técnico que lleva este tema emocionante, pero inquietante, a la franja más ancha del público en general. Hay una gran cantidad de codificación y matemáticas detrás de las redes neuronales, pero se supone que el lector no tiene ningún conocimiento o interés previo en ninguna de ellas, por lo que los conceptos se desglosan y se elaboran como tales. Cada capítulo se hace lo más independiente posible para permitir que el lector salte de un lado a otro sin perderse, con el glosario al final como un resumen útil. En la medida de lo posible, se han incluido referencias para respaldar las conclusiones presentadas y alentar al lector a examinar los medios tradicionales en busca de pistas. Las redes neuronales: una guía esencial para principiantes de las redes neuronales artificiales y su papel en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial cubre temas tales como: Programando una computadora inteligente Composición Dando piernas a las redes neuronales con las que El magnífico wetware Los asistentes personales El rastreo de usuarios en el mundo real Las redes neuronales autónomas Tomando el trabajo de los demás El gran salto en la informática Ataques a las redes neuronales La red neuronal de guerra El fantasma en la máquina Sin reacción Y mucho, mucho más ¡Obtenga este libro ahora para aprender más sobre las redes neuronales!
Author: Reinventors Republic
Publisher: Independently Published
ISBN:
Category : Computers
Languages : es
Pages : 0
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Book Description
En la era actual de la informática y la inteligencia artificial, las redes neuronales han emergido como una poderosa herramienta para abordar una amplia gama de problemas en diversas disciplinas, desde el reconocimiento de patrones hasta la toma de decisiones automatizada. Este libro, "Fundamentos de Redes Neuronales 1", proporciona una introducción detallada y accesible a este fascinante campo, diseñada para lectores que desean comprender y aplicar los principios fundamentales de las redes neuronales. Este libro aborda los conceptos básicos de las redes neuronales, comenzando con una explicación de cómo las redes neuronales están inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Se discuten los elementos esenciales de una neurona artificial, incluyendo sus entradas, pesos, función de activación y salida. Los lectores aprenderán cómo se construyen y entrenan las redes neuronales para realizar tareas específicas, como clasificación, regresión y reconocimiento de patrones. Se exploran diferentes tipos de redes neuronales, incluyendo perceptrones, redes neuronales feedforward, redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN). Cada tipo de red neuronal se presenta con sus características distintivas y aplicaciones prácticas en campos como el procesamiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la predicción secuencial.
