REDES NEURALES
ANDERSON JAMES A.
REDES NEURALES - 1ra.edición - México alfaomega 2007 - 616 pg Ilustrado 17x23cm
Capítulo 1: Propiedades de las neuronas individuales
Capítulo 2: Integración sináptica y modelos de neuronas
Capítulo 3: Operaciones vectoriales esenciales
Capítulo 4: Inhibición lateral y procesamiento sensorial
Capítulo 5: Operaciones sencillas de matrices
Capítulo 6: El asociador lineal: antecedentes y fundamentos
Capítulo 7: El asociador lineal: simulaciones
Capítulo 8: Primeros modelos de redes: el perceptrón
Capítulo 9: Algoritmos de descenso en gradiente
Capítulo 10: Representación de la información
Capítulo 11: Aplicaciones de los asociadores sencillos
Capítulo 12: Energía y redes neurales: redes de Hopfield y máquinas de Boltzmann
Capítulo 13: Clasificadores del vecino más cercano
Capítulo 14: Mapas adaptativos
Capítulo 15: El modelo ECC: una simple red neural autoasociativa no lineal
Capítulo 16: Cómputos asociativos
Capítulo 17: Enseñándole aritmética a una red neural
Este libro de redes neuronales cubre todos los aspectos de esta ciencia moderna, se analiza el paradigma de las redes neurales que dan origen a la inteligencia artificial, que describe y construye agentes que reciban percepciones provenientes del medio ambiente y que ejecuten acciones muy similares al medio que las produjo. Este libro familiariza al lector con los conceptos de la teoría de redes neurales, reconociendo la naturaleza multidisciplinaria de esta técnica. El material presentado en el libro se complementa con ejemplos, aplicaciones, ejercicios propuestos y referencias bibliográficas, aunque dirigido a ingenieros e investigadores de diversas disciplinas, ya sea como libro de texto o complementario, es una de las pocas referencias en castellano de material difícil de encontrar en este idioma.
9789701512654
Química
QP363.3 / A55
REDES NEURALES - 1ra.edición - México alfaomega 2007 - 616 pg Ilustrado 17x23cm
Capítulo 1: Propiedades de las neuronas individuales
Capítulo 2: Integración sináptica y modelos de neuronas
Capítulo 3: Operaciones vectoriales esenciales
Capítulo 4: Inhibición lateral y procesamiento sensorial
Capítulo 5: Operaciones sencillas de matrices
Capítulo 6: El asociador lineal: antecedentes y fundamentos
Capítulo 7: El asociador lineal: simulaciones
Capítulo 8: Primeros modelos de redes: el perceptrón
Capítulo 9: Algoritmos de descenso en gradiente
Capítulo 10: Representación de la información
Capítulo 11: Aplicaciones de los asociadores sencillos
Capítulo 12: Energía y redes neurales: redes de Hopfield y máquinas de Boltzmann
Capítulo 13: Clasificadores del vecino más cercano
Capítulo 14: Mapas adaptativos
Capítulo 15: El modelo ECC: una simple red neural autoasociativa no lineal
Capítulo 16: Cómputos asociativos
Capítulo 17: Enseñándole aritmética a una red neural
Este libro de redes neuronales cubre todos los aspectos de esta ciencia moderna, se analiza el paradigma de las redes neurales que dan origen a la inteligencia artificial, que describe y construye agentes que reciban percepciones provenientes del medio ambiente y que ejecuten acciones muy similares al medio que las produjo. Este libro familiariza al lector con los conceptos de la teoría de redes neurales, reconociendo la naturaleza multidisciplinaria de esta técnica. El material presentado en el libro se complementa con ejemplos, aplicaciones, ejercicios propuestos y referencias bibliográficas, aunque dirigido a ingenieros e investigadores de diversas disciplinas, ya sea como libro de texto o complementario, es una de las pocas referencias en castellano de material difícil de encontrar en este idioma.
9789701512654
Química
QP363.3 / A55
