Esta memoria presenta un método para derivar reglas de aprendizaje, a partir de funciones de densidad de probabilidad empleando redes neuronales, Esta tesis persenta una investigación centrada en el uso de redes neuronales artificiales, con aprendizaje principalmente no supervisado, empleando conjuntos de datos visuales.
A lo largo de la memoria se muestran nuevas arquitecturas de redes neuronales cuyas características se analizan primero en conjuntos de datos artificiales y posteriormente en conjuntos de datos reales.
Debemos destacar dos temas principalmente:
* El primero es la derivación de reglas de aprendizaje obtenidas a través de principios probabilísticos. Esto ha dado lugar a la obtención de un método que provoca que la respuesta de la red sea globalmente ordenada y en una nueva manera de llevar a cabo la técnica estadística denominada Búsqueda de Proyecciones Exploratorias (Exploratory Projection Pursuit).
* El Segundo punto consiste en la aplicación de estas nuevas arquitecturas a conjuntos de datos visuales. Esta es un tema de investigación abierto al cual nosotros pensamos que hemos aportado resultados bastante significativos.
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