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008 2007
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040 _aGAMADERO
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_c2007
100 _aANDERSON JAMES A.
245 _aREDES NEURALES
250 _a1ra.edición
260 _balfaomega
_aMéxico
_c2007
300 _a616 pg
_bIlustrado
_c17x23cm
505 _a 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
520 _aEste 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.
526 _aIngeniería Ambiental
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_e1ra.edición
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_dMaría Elena Olvera Picina
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