Multilayer neural networks: learning models and applications

• Autores: Sergio Gómez Jiménez
• Directores de la Tesis: Emilio Elizalde (dir. tes.), Lluís Garrido Beltrán (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de Barcelona ( España ) en 1994
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Rolf Tarrach Siegel (presid.), Lluis Soler Sugrañes (secret.), Joan Pérez Vicente Conrad (voc.), J. Carrabina (voc.), Georg Stimpfl-Abele (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
  • Física
    • Física teórica
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• Resumen

  • ESTA TESIS ESTA DEDICADA AL ESTUDIO DE LAS REDES DE NEURONAS ARTIFICIALES, TANTO DESDE UN PUNTO DE VISTA TEORICO COMO PRACTICO, 1.- INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES. 2.- DIVERSAS SOLUCIONES AL PROBLEMA DE LA MEMORIA ASOCIATIVA USANDO REDES MULTICAPA, ELIMINANDO ASI LOS PRINCIPALES PROBLEMAS DE LAS REDES DE HOPFIELD. 3.- APRENDIZAJE SUPERVISADO CON REDES DISCRETAS: - CODIFICACION DE PATRONES BINARIOS CON REDES MULTICAPA, LIMITACIONES Y POSIBLES SOLUCIONES - NUEVA REGLA DE APRENDIZAJE PARA PERCEPTRONES SIMPLES MULTIESTADO, SU CONVERGENCIA Y LA UNICIDAD DEL PERCEPTRON MULTIESTADO DE MAXIMA ESTABILIDAD. - "TILING ALGORITHM" BASADO EN NUESTRA REGLA DE APRENDIZAJE MULTIESTADO. 4.- APRENDIZAJE SUPERVISADO CON REDES CONTINUAS Y DIFERENCIABLES: - VERSION SIMPLIFICADA DE LA "BACK-PROPAGATION THROUGH TIME" QUE PUEDE APLICARSE A CUALQUIER RED RECURRENTE. - ESTUDIO ANALITICO DE LA FUNCION DE ERROR UTILIZADA EN LA "BACK-PROPAGATION", E IMPLICACIONES EN LA FORMA DE ESCOGER LA REPRESENTACION DE LOS PATRONES DE SALIDA. - APLICACION DE REDES MULTICAPA Y "BACK-PROPAGATION" PARA LA RECONSTRUCCION DE IMAGENES CON RUIDO.Ñ- - APLICACION Y MEJORAS DE LA "SELF-SUPERVISED BACK-PROPAGATION" PARA LA COMPRESION DE IMAGENES. - APLICACION DE REDES RECURRENTES Y "BACK-PROPAGATION THROUGH TIME" PARA LA PREDICCION DE SERIES TEMPORALES.