Relevant bibliographies by topics / Redes neuronales

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Redes neuronales'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 25 April 2022

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Redes neuronales.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Journal articles on the topic "Redes neuronales"

1

Segovia Chaves, Francis Armando, and Silvia Catalina Corrales Martínez. "ACOPLAMIENTO EXCITATORIO E INHIBITORIO DE NEURONAS PULSANTES ACOPLADAS." Redes de Ingeniería 2, no. 2 (May 30, 2012): 90. http://dx.doi.org/10.14483/2248762x.7172.

Full text
Abstract:
La información es representada como patrones de actividad neuronal o pulsos, lo que crea una diferencia significante entre las redes neuronales pulsantes y las redes neuronales clásicas. Una característica diferente de las redes neuronales pulsantes es que la información es codificada en patrones de actividad neuronal y estas se comunican usando trenes de pulsos en lugar de valores individuales. Además, este tipo de redes neuronales pulsantes trabajan con una gran cantidad de neuronas donde se requiere grandes recursos computacionales para ser simuladas. En el presente trabajo se realiza un análisis teórico de las redes neuronales pulsantes, para el caso de dos neuronas acopladas. Se logra obtener teóricamente las condiciones para acoplamiento excitatorio e inhibitorio en las neuronas.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Montealegre Cardenas, Mauro, Jasmidt Vera Cuenca, and Edgar Montealegre Cárdenas. "Bifurcaciones en sistemas de redes neuronales." Ingeniería y Región 17 (June 30, 2017): 21. http://dx.doi.org/10.25054/22161325.1313.

Full text
Abstract:
En este trabajo se exploran los conceptos de los sistemas dinámicos que explican las sinergias en las redes neuronales biológicas modeladas con la ecuación de Morris-Lecar, según se asume que las neuronas o grupos de neuronas sean osciladores, o no, en los niveles celular, sinapsis neuronal o conectividad de la red. Para los subsistemas para tiempo rápido se identifican las soluciones singulares y las soluciones “Burstings”. En este sistema dinámico de complejidad jerárquica los parámetros son las variables del subsistema lento. Para explicar inestabilidadades y transitoriedades se usa la teoría genérica de las bifurcaciones que caracteriza aspectos mesoscópicos de la conectividad de la red y filogénicos sobre los cambios típicos de comportamiento. Se extiende este estudio a modelos de redes neuronales artificiales recurrentes, en particular al modelo de Hopfield.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Cortez Vásquez, Augusto, and Hugo Froilán Vega Huerta. "Entrenamiento de Redes Neuronales para el Reconocimiento de Frutas." Paradigmas 2, no. 1 (July 9, 2018): 141–64. http://dx.doi.org/10.31381/paradigmas.v2i1.1509.

Full text
Abstract:
En la revista RISI-Volúmen 6-número 2-2009 II (Revista de Investigación de la facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática de la UNMSM) presentamos el artículo Reconocimiento de patrones Mediante Rede Neuronales Artificiales, que resolvía el reconocimiento de los caracteres numéricos 3,4,5 con una red neuronal pequeña de 42 neuronas de entrada, 3 de salida, y 100 neuronas en la capa oculta. El presente es artículo, basado en el artículo mencionado, presenta en entrenamiento de redes neuronales para el reconocimiento de frutas. Con el propoósitos hacer un trabajo sencillo e ilustrativo solamente trabajaremos con dos tipos de frutas (platanos y naranjas) y dos modelos diferentes por cada tipo de fruta.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Alvarado Coral, Juan David, and Elena Muñoz España. "Sistema anticolisión para invidentes usando redes neuronales evolutivas." INGE CUC 14, no. 2 (September 4, 2018): 28–43. http://dx.doi.org/10.17981/ingecuc.14.2.2018.03.

Full text
Abstract:
Introducción: El presente artículo muestra el diseño e implementación de un sistema anticolisión para invidentes usando redes neuronales evolutivas. Objetivo: Presentar la implementación de redes neuronales evolutivas en un sistema guía para invidentes en la detección de obstáculos estáticos y en movimiento. Metodología: La metodología empleada se basa en la creación de redes neuronales artificiales a partir del algoritmo genético cooperativo coevolutivo (AGCC), este se encarga de estructurar, modificar y entrenar las redes neuronales. Para ello utiliza la matriz de definición de red (MDR). Para la elaboración de una MDR se toma como base un cromosoma “parte del algoritmo genético”. Una vez este realizada la MDR se crea una red neuronal artificial para luego ser entrenada. Resultados: El programa realizó varias redes neuronales generando en cada ejecución 10 cromosomas, que al ser entrenados con el AGCC y aplicando la cooperatividad, se obtuvieron las mejores redes neuronales anticolisión teniendo en cuenta un tiempo definido, funcionando efectivamente para la detección de obstáculos estáticos y en movimiento. Conclusiones: En el sistema anticolisión para invidentes se observó la eficacia de las redes neuronales en dar una respuesta, detectando objetos tanto estáticos como en movimiento proporcionando seguridad al invidente, evitando colisiones con estos.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Vargas Sánchez, German Gonzalo. "Complejidad en redes neuronales - retropropagación." Revista de Tecnología 16, no. 1 (May 15, 2018): 9. http://dx.doi.org/10.18270/rt.v16i1.2312.

Full text
Abstract:
Este artículo muestra una forma para aplicar el concepto de complejidad a redes neuronales artificiales, particularmente a las que utilizan el método backpropagation. Apoyados en el principio hologramático del pensamiento complejo se encontró un método para preparar los datos de entrada a la red neuronal de acuerdo con los valores esperados de las salidas, separando los datos en dos conjunto los cuales tienen como patrones de entrenamiento el promedio de cada conjunto de datos.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Alonso-Coello, P., and M. Marzo Castillejo. "Dispepsia y redes neuronales." Atención Primaria 30, no. 10 (2002): 665. http://dx.doi.org/10.1016/s0212-6567(02)79133-6.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Carrillo-Medina, José Luis, and Gonzalo Patricio Espinel-Mena. "Redes heterogéneas de neuronas que reconocen firmas neuronales." DYNA 84, no. 201 (April 1, 2017): 27. http://dx.doi.org/10.15446/dyna.v84n201.60299.

Full text
Abstract:
Resultados experimentales muestran que células de diferentes sistemas neuronales vivos pueden identificar de forma inequívoca sus señales de salida mediante firmas neuronales específicas. El significado funcional de estas firmas aún no está claro, la existencia de mecanismos celulares para identificar el origen de señales individuales y contextualizar la llegada de un mensaje, puede ser una poderosa estrategia de procesamiento de información para el sistema nervioso. Recientemente construimos diferentes modelos para estudiar la capacidad de una red neuronal para codificar y procesar información basada en la emisión y reconocimiento de firmas específicas, en donde las neuronas son capaces de reconocer y emitir la misma firma, con la misma probabilidad. En este artículo, analizamos las características que pueden influir en la capacidad de procesamiento cuando variamos la probabilidad de reconocimiento que tiene cada neurona para distintas firmas en redes heterogéneas. Las simulaciones muestran el incremento de las propiedades dinámicas de la red.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Avellaneda González, José A., and Cynthia M. Ochoa Rey. "IMPLEMENTACIÓN DE REDES NEURONALES PARA LA DETECCIÓN DE LA PRESENCIA DE ENFERMEDADES EN EL CORAZÓN." Redes de Ingeniería 1, no. 2 (May 23, 2012): 38. http://dx.doi.org/10.14483/2248762x.7159.

Full text
Abstract:
A continuación por medio de dos métodos para la implementación de redes neuronales y una base de datos que presenta diferentes características de pacientes, algunos presentan algún tipo de enfermedad del corazón y otros no. Se desarrollo en una primera parte redes neuronales supervisadas, específicamente se implementa un perceptrón multicapa; la segunda parte plantea redes no supervisadas, implementando una red ART2 (Adaptive resonance theory).: Épocas, número de neuronas, perceptrón multicapa, redes ART, tasa de aprendizaje, tasa de vigilancia.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Gamarra M., Abraham E., and Tatiana L. Munive R. "Reconocimiento de patrones con redes neuronales." Prospectiva Universitaria 12, no. 1 (November 16, 2021): 39–41. http://dx.doi.org/10.26490/uncp.prospectivauniversitaria.2015.12.452.

Full text
Abstract:
El presente trabajo de investigación muestra la implementación de un sistema de visión artificial que utilizan las redes neuronales artificiales para reconocer patronesque identifican a personas o animales. El sistema se implementa utilizando el lenguaje de programación Visual Basic .NET 2012 y el software Neuroshell para realizarel aprendizaje de la red neuronal. La prueba del sistema se realizó presentando 10 imágenes de personas y 10 imágenes de un gato y en todos los casos se obtuvo unaidentificación correcta del patrón.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Pulido-Calvo, I., and M. Manuela Portela. "Aproximaciones neuronales univariantes para la predicción de caudales diarios en cuencas portuguesas." Ingeniería del agua 14, no. 2 (June 30, 2007): 97. http://dx.doi.org/10.4995/ia.2007.2905.

Full text
Abstract:
Desde hace unos años, las redes neuronales computacionales están siendo una de las herramientas más prometedoras para la estimación de caudales en cuencas. La mayoría de los trabajos de la literatura utilizan para las predicciones, junto con los datos registrados de caudales, otras variables de entrada de carácter hidro-metorológico. En este estudio se analizó el funcionamiento de redes neuronales de retropropagación para la estimación de caudales diarios en cuencas portuguesas, considerando que sólo los datos de caudal de días previos están disponibles para la calibración de los modelos. Además de los modelos tradicionales de redes neuronales que tienen como variables de entrada los caudales en días previos, se realizó un procedimiento de convolución en las neuronas de la capa de entrada y se probó una metodología híbrida combinando redes neuronales computacionales y modelos ARIMA. Los modelos neuronales complementados con un proceso de convolución dieron las mejores estimaciones considerando los caudales de los tres días previos como variables de entrada. También se realizó un análisis preliminar de la capacidad de esta aproximación para estimar caudales diarios en una cuenca diferente a la utilizada para la calibración de los modelos, obteniéndose resultados satisfactorios.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Dissertations / Theses on the topic "Redes neuronales"

1

Serrano, Musalem Álvaro. "Redes neuronales artificiales auto-organizativas dinámicas." Tesis, Universidad de Chile, 2015. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/132968.

Full text
Abstract:
Ingeniero Civil Eléctrico
El análisis de series de tiempo es de gran importancia ya que la gran mayoría de los datos que se miden cada día son función del tiempo. Su estudio está motivado tanto por el deseo de entender la naturaleza del sistema que se está midiendo, como también predecir su comportamiento futuro. Una técnica de análisis consiste en realizar una cuantificación espacio temporal, es decir, identificar y clasificar las secuencias de datos que presenten una dinámica espacio temporal similar. La red neuronal artificial (RNA) Gas Neuronal Creciente (GNG: Growing Neural Gas) es un algoritmo diseñado para la cuantificación espacial de datos. Este trabajo de título busca extender la cuantificación espacial del algoritmo GNG a una cuantificación espacio temporal en series de tiempo. La extensión se realiza sobre la unidad básica, la neurona, la cual es extendida a un segmento temporal. Se proponen dos extensiones de GNG las cuales son: (i) uso de conexiones temporales en lugar de conexiones espaciales, y (ii) utilización de segmentos en lugar de puntos. Los algoritmos propuestos se llaman GSG (Growing Segment Gas) y MGSG (Merge Growing Neural Gas). Este último introduce en GSG el uso de contextos para la cuantificación espacio temporal. Dada la forma en la que se extendió el algoritmo GNG, los algoritmos propuestos GSG y MGSG, resultan ser una generalización de GNG y MGNG, respectivamente. El desempeño de GSG y MGSG se evalúa utilizando como métrica, el error de cuantificación temporal (TQE) para distintos retardos y se comparan los resultados con los obtenidos con la redes GNG y MGNG. Los resultados obtenidos en MGSG muestran una ventaja estadísticamente significativa en 3 de las 4 series de datos evaluadas, mientras que GSG sólo muestra ventajas sobre GNG en 2 de las 4 series de datos evaluadas. Además se muestran ventajas en términos de la visualización que otorgan la redes resultantes de GSG y MGSG. Considerando el buen desempeño de MGSG se propone como trabajo futuro construir algoritmos predictivos basados en MGSG para el estudio de series de tiempo. Por último los algoritmos propuestos son una primera aproximación a la cuantificación espacio temporal utilizando segmentos, por esta razón se exponen posibles mejoras de los algoritmos propuestos para trabajos futuros.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Bilen, Agustín Miguel. "Aprendizaje autónomo de redes neuronales artificiales." Bachelor's thesis, Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2016. http://bdigital.uncu.edu.ar/16568.

Full text
Abstract:
Estudiamos numéricamente redes neuronales artificiales multicapa con procesamiento unidireccional (feedforward) y su optimización con respecto a dos propiedades de especial importancia en el campo de las redes complejas y los modelos computacionales de sistemas biológicos: el cumplimiento de una función compleja con generalización de lo aprendido y la robustez estructural. En primer lugar, interesa optimizar las redes para cumplir cierta función: el reconocimiento de las vocales en una matriz de píxeles. Con ello, se espera no sólo que cada red sepa clasificar los patrones aprendidos, sino que pueda generalizar a casos novedosos lo que se le enseñó en casos particulares, clasificando correctamente las vocales aun cuando las señales que se le muestren presenten ruido o sean defectuosas. En segundo lugar, buscamos que las redes creadas sean estructuralmente robustas, esto es, conserven su buena operatividad luego de sufrir daños en su topología. Usualmente, para la optimización de redes neuronales artificiales, los algoritmos de aprendizaje que se emplean dependen de un agente externo implícito en su formulación que durante el proceso guía a la red en la modificación de sus parámetros hasta que ésta alcanza un desempeño satisfactorio u óptimo. La línea central de este trabajo es la implementación de un método estocástico de aprendizaje por refuerzo, denominado aprendizaje autónomo, según el cual el propio estado de la red define la magnitud y la dirección de los cambios para que ésta logre optimizarse.
Fil: Bilen, Agustín Miguel. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Hernández, Cárcamo Rodrigo Enrico. "Mapas Temporales Mediante Redes Neuronales Auto-Organizativas." Tesis, Universidad de Chile, 2008. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/101958.

Full text
Abstract:
En problemas del mundo real la información posee frecuentemente fuertes dependencias temporales y una sola muestra no es suficientemente explicativa para captar la dinámica subyacente. Las redes neuronales han demostrado una alta efectividad tanto en problemas lineales como no- lineales. El modelo Merge Neural Gas (MNG) es un poderosos algoritmo no supervisado para el procesamiento de secuencias temporales, su estabilidad y convergencia lo hacen una herramienta atractiva y simple. Las memorias Gamma constituyen un poderoso filtro que posee la eficiencia de los filtros de Respuesta Infinita al Impulso (IIR), la estabilidad y fácil entrenamiento como los filtros de Respuesta Finita al Impulso (FIR). Su principal característica reside en poder controlar la profundidad de la memoria y la resolución del filtrado. El presente trabajo propone un nuevo modelo de contextos que puede ser combinado con distintos esquemas de cuantización estáticos como mapas auto-organizativos o Gas Neuronal, cuyas reglas de entrenamiento se deriva de la minimización de un funcional de cuantización temporal, permitiendo así el procesamiento de secuencias temporales. El modelo de contextos se basa en memorias Gamma, las cuales además de capturar la dinámica de la serie entregan al algoritmo propiedades fundamentales de los filtros IIR y FIR. Puesto que las memorias Gamma se construyen recursivamente, el modelo propuesto puede controlar la memoria temporal ajustando la cantidad de contextos utilizados. Para cuantificar la calidad de la cuantización temporal se utilizó el Error de cuantización Temporal (TQE) y mediante el uso de planos de recurrencia se evaluó la capacidad del algoritmo para reconstruir una aproximación del espacio de estado. El nuevo modelo generaliza a MNG, haciendo de éste un caso particular del modelo propuesto cuando sólo se utiliza un contexto. Esto no sólo permite reutilizar las propiedades ya estudiadas para MNG, sino que le entrega un nuevo marco teórico. Diversas bases de datos benchmark y de la vida real han sido utilizadas a fin de estudiar experimentalmente las propiedades de Gamma NG. Distintos atractores caóticos permiten demostrar cómo el aumento del número de contextos mejora la reconstrucción de espacio de estado realizado por el modelo de contextos, justificándose así la una de las superioridades de Gamma NG por sobre MNG. En el atractor de Lorenz la reconstrucción de espacio de estado arrojó un error E=0,0138 para Gamma NG y E=0.0199 para MNG. En tareas de clasificación el porcentaje de acierto fue de 92,45 % para Gamma NG y 89,81 % para MNG. El modelo de contextos Gamma resulta ser una herramienta que puede ser combinada con distintos esquemas convencionales de cuantización el cual mediante una simple regla de recurrencia basada en memorias Gamma permite evitar el uso de ventanas de tiempo mejorando el procesamiento de secuencias gracias a una mejor reconstrucción de espacio de estado.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Montaño, Moreno Juan José. "Redes neuronales artificiales aplicadas al análisis de datos." Doctoral thesis, Universitat de les Illes Balears, 2002. http://hdl.handle.net/10803/9441.

Full text
Abstract:
Este trabajo describe tres líneas de investigación desarrolladas en los últimos cinco años en torno a la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales (RNA) en el ámbito del análisis de datos. Los campos de aplicación tratados son: el análisis de datos aplicado a conductas adictivas, el análisis de supervivencia, y el estudio del efecto de las variables de entrada en una red neuronal. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto, en primer lugar, que las RNA son capaces de predecir el consumo de éxtasis con un margen de error pequeño a partir de las respuestas dadas a un cuestionario. Desde una perspectiva explicativa, el análisis de sensibilidad aplicado al modelo de red ha identificado los factores asociados al consumo de esta sustancia. En segundo lugar, los modelos de redes jerárquicas y secuenciales permiten el manejo de datos de supervivencia superando en algunos aspectos el rendimiento del modelo que tradicionalmente ha sido utilizado hasta el momento, el modelo de regresión de Cox. Por último, el análisis de sensibilidad numérico propuesto por nosotros es el procedimiento que permite evaluar con mayor exactitud la importancia o efecto de las variables de entrada de una red Perceptrón Multicapa. Por su parte, el programa informático Sensitivity Neural Network 1.0, desarrollado por nuestro equipo, permite simular el comportamiento de una red Perceptrón Multicapa e incorpora un conjunto de procedimientos numéricos y gráficos que han demostrado ser de utilidad en el análisis del efecto de las variables de entrada de una RNA.
This work describes three lines of research developed in the last five years around the application of Artificial Neural Networks (ANN) in the field of the data analysis. The aplication fields are: the data analysis applied to addictive behaviors, the survival analysis, and the study of the effect of the input variables in a neural network. The results show, in the first place, that the ANN is able to predict the ecstasy consumption with a good accuracy through the answers given to a questionnaire. From an explanatory perspective, the sensitivity analysis applied to the network model has identified the factors associated to the consumption of this substance. In second place, the hierarchical and sequential network models allow to manage the survival data overcoming in some aspects the performance of the model that traditionally has been used until the moment, Cox regression model. Lastly, the numeric sensitivity analysis proposed by us is the procedure that allows to evaluate with more accuracy the importance or effect of the input variables in a Multilayer Perceptron network. On the other hand, the computer program Sensitivity Neural Network 1.0, developed by our team, allows to simulate the behavior of a Multilayer Perceptron and it incorporates a series of numeric and graphics procedures that have demonstrated being of utility in the analysis of the effect of the input variables in ANN.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Acuña, Arone Héctor Gil. "Redes neuronales artificiales: una herramienta para las finanzas." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2011. https://hdl.handle.net/20.500.12672/15354.

Full text
Abstract:
El documento digital no refiere asesor.
Manifiesta que el constante dinamismo de las sociedades y los mercados, obliga ir buscando nuevas herramientas que vayan a la par con el desarrollo y que permitan tomar decisiones en forma eficiente, eficaz y correcta. Es así como nacen las Redes Neuronales Artificiales (RNA) que son Sistemas de procesamiento que copian esquemáticamente la estructura neuronal del cerebro para tratar de reproducir y mejorar sus capacidades. Las RNA se han desarrollado en diversos ámbitos, en esta investigación se destaca su uso en el área financiera. Se han realizado múltiples estudios y aplicaciones de éstas en los distintos campos de las finanzas, habiendo un número considerable de estudios que muestran importantes resultados en el área. Principalmente se han usado para la predicción de precios. Las investigaciones sobre Redes Neuronales se concentran básicamente en Chile donde existe antecedente de estudio sobre estos modelos de Redes neuronales. Las investigaciones encontradas se basan en tesis de predicción en el precio del cobre, que es un commodite relevante para el desarrollo de Chile, la predicción del Oro, tipo de cambio, predicciones de eventos de crisis de una economía. En esta tesis se escogio como caso práctico las acciónes de Caterpillar (CAT), como instrumento de prueba para la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA). A lo largo de la investigación se desarrollan simulaciones con diferentes características tanto en su configuración como en sus variables de entrada y períodos; logrando resultados interesantes de analizar. Se dividió el período analizado en dos partes, para poder estudiar las RNA frente a distintos comportamientos de precios (períodos con precios estables y otro de precios fluctuantes). Las RNA puede ser una herramienta generadora de ventajas competitivas, especialmente para aquellas empresas de inversiones. Se realizó una encuesta a 9 de las principales empresas que toman decisiones de inversión, como la SAB, AFP y Fondos Mutuos, preguntando por el uso de las RNA como una herramienta para las finanzas. La realidad nacional sobre la investigación de este tema, al cual se denota algunas investigaciones ya planteadas, pero no en el campo de las finanzas, específicamente en la predicción de volumen de ventas. No existe un conocimiento acabado de las RNA, lo que limita su uso y aplicación.
Tesis
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Dinamarca, Agustina. "Aprendizaje y análisis de redes neuronales artificiales profundas." Bachelor's thesis, Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2018. http://bdigital.uncu.edu.ar/13989.

Full text
Abstract:
Esta tesis trata sobre las redes neuronales profundas (RNPs), modelos computacionales de aprendizaje autónomo, inspirados en el funcionamiento del sistema nervioso de los seres vivos. Actualmente, las RNPs han logrado un desempeño muy notable en tareas de Inteligencia Artificial. Sin embargo, es bien sabido que el entrenamiento de estos modelos viene acompañado de un alto costo y complejidad computacional. Por otro lado, se diseñan redes con gran variedad de formas y tamaños dependiendo de su aplicación. Por lo tanto, muchos modelos de RNPs han sido desarrollados, e incluso mejorados, para lograr cada vez mayor eficacia y eficiencia en las tareas para las cuales fueron diseñados. En particular, la tesis se centra en dos tipos de redes muy populares en el área de Visión Computacional: las redes densas (RDs) y las redes convolucionales (RCs). Los objetivos principales de esta investigación fueron medir cuán eficaces y eficientes son distintas configuraciones de RDs frente a RCs en una tarea de clasificación multiclase. Para cumplir con los objetivos fue necesario: aprender RDs y RCs que clasifiquen imágenes; evaluar el desempeño de cada red en términos de exactitud de clasificación y tiempo de aprendizaje; y comparar aquellas cantidades entre ambos tipos de modelo. Los resultados obtenidos fueron parcialmente consistentes con las hipótesis propuestas. Los más relevantes fueron que el 91 % de las RCs aprendidas fueron míınimamente un 9.11 % más eficaces que las RDs. Esto indica que las primeras presentan mejor capacidad de aprender patrones complejos que las segundas. Tal capacidad se debe a que las RCs poseen mayor cantidad de unidades ocultas que las RDs, sumado al hecho de que cada unidad de una capa convolucional tiene conexiones locales con regiones de la capa anterior, y comparte parámetros con el resto de las unidades de la misma capa. Por otro lado, el 82 % de las RDs aprendidas fueron como mínimo 6.4 min más eficientes que las RCs. Estos resultados se atribuyen fundamentalmente a la cantidad y complejidad de operaciones que las redes deben efectuar y, en menor medida, a la cantidad de parámetros que las mismas deben aprender. Por último, los resultados obtenidos en este trabajo sirven para entender el impacto de las variaciones estructurales de las RNPs en sus desempeños. Esta clase de estudios,junto a otros, permite incorporar una correcta y adecuada flexibilidad a cualquier dispositivo de RNPs para que funcione con mejor eficacia y eficiencia.
Fil: Dinamarca, Agustina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Torre, Dueñas Cleto de la. "Combinación de clasificadores en redes neurales." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2007. https://hdl.handle.net/20.500.12672/2673.

Full text
Abstract:
En este trabajo se describe la red neuronal como modelo estadístico no lineal, y se presenta aplicaciones de los métodos de combinación de clasificadores ‘’bagging’’ y ‘’boosting’’ en redes neuronales a las bases de datos sonar e iris, como una alternativa de reducción de la tasa de mala clasificación del método de redes neuronales.
-- In this thesis is described a neural networks as statistic model non linear and it study the method of the combination of classifiers bagging and boosting in neural networks as an alternative of reduction of the wrong rate’s classifiers for the method of neural networks. As application of this procedures are analyzed the base of dates. They are very known as ‘’ sonar’’ and ‘’iris’’.
Tesis
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Gutiérrez, Márquez Marcelo. "Administración de carteras con redes neuronales mediante metodología Rolling." Tesis, Universidad de Chile, 2004. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/108274.

Full text
Abstract:
Este trabajo persigue evaluar la rentabilidad que habría obtenido un inversionista que hubiese seguido las recomendaciones de Redes Neuronales Artificiales para la conformación semanal de sus carteras durante casi 4 años. Lo que se busca es ver no sólo si la proyección de las RNA constituyen una mejor predicción del retorno de las acciones que el promedio histórico de estos, si no que además busca ver si al usar una metodología Rolling para las predicciones se puede lograr un mejor desempeño de las RNA y por ende una mayor rentabilidad de la conformación de carteras. Para esto se usa una red Ward que se vuelve a entrenar con los nuevos datos cada vez que se quiere proyectar una nueva semana (Método Rolling). En este estudio se usaron datos de 29 de las 30 acciones del Dow Jones Industrial Average para el período comprendido entre el 4 de febrero de 1994 y el 10 de septiembre del 2004. Como Benchmark para el método propuesto se usó la metodología tradicional de conformación de carteras tomando el coeficiente Beta de correlación con el mercado como medida del riesgo y el promedio de los retornos históricos como medida del retorno esperado, este método se denominará como portfolios por Betas. En este trabajo se encontró que la red Ward tenía excelente capacidad predictiva para el signo que seguirá el cambio del precio de una acción. También se mostró que cuando se permite venta corta la estrategia por RNA obtiene mayor rentabilidad acumulada en promedio que la estrategia por Betas. En cambio, cuando no se permite la venta corta los portfolios por Betas superan a los de RNA en este mismo indicador
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Kapsoli, Salinas Javier, and Aguilar Brigitt Bencich. "Indicadores líderes, redes neuronales y predicción de corto plazo." Economía, 2012. http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/118091.

Full text
Abstract:
This paper shows a procedure to constmct a short run predictor for the GDP. We use theBaxter & King filter to decompose the monthly GDP on its three components: seasonal, business cycle and iong-run trend. Furthermore we estimate and forecast the businesscycle using a set of leading economic variables. We propose that the complicated relationshipsamong this variables and the business cycle are well captured by a non linearartificial neural network model. The other components are estimated using standardeconometric techniques. Finally, the three components are added to obtain an indicatorfor the future behavior of the GDP. The prediction shows an aceptable leve1 of reliability,so the index can be used to take decisions in the private or public sector. The mainadvantage of the index is its faster availability relative to the oficial statistics.
Este documento muestra un procedimiento para construir un predictor de corto plazodel nivel de actividad económica. Para ello, se utiliza el filtro de Baxter y King para descomponerla serie del PBI mensual en sus tres componentes: estacional, cíclico y tendencial.Posteriormente el componente cíclico es estimado y pronosticado a partir deun conjunto de variables líderes que adelantan al PBI. Se propone que las relacionesentre estas variables y el ciclo del PBI se dan a través de un modelo no lineal de redesneuronales. Los demás componentes son estimados utilizando modelos econométricosestándar. Finalmente, se agregan los tres componentes para obtener un indicador dela evolución futura del PBI. La predicción que se obtiene muestra un nivel razonable deconfiabilidad, por lo que el índice propuesto puede ser una herramienta para la tomade decisiones dada su pronta disponibilidad respecto a las estadísticas oficiales.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Flores, Medina Rodrigo José. "Detección de Rostro Mediante Redes Neuronales Min-Max Difusas." Tesis, Universidad de Chile, 2007. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/102956.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Books on the topic "Redes neuronales"

1

Fundación Cotec para la Innovación Tecnológica. Redes neuronales. Madrid: Cotec, 1998.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

González, José Ramón Hilera. Redes neuronales artificiales: Fundamentos, modelos y aplicaciones. Madrid: RA-MA, 1995.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Beltrán, Carlos Omar Briceño. Redes neuronales artificiales, lógica difusa, geometría de fractales. Cali, Colombia: Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia (CENICAÑA), 2004.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Alberto, Gómez Gómez, and Abajo Martínez Nicolás de, eds. Introducción a la inteligencia artificial: Sistemas expertos, redes neuronales artificiales y computación evolutiva. Oviedo: Universidad de Oviedo, Servicio de Publicaciones, 2001.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Korn, Granino Arthur. Neural network experiments on personal computers and workstations. Cambridge, Mass: MIT Press, 1991.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Neural networks: A comprehensive foundation. 2nd ed. Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall, 1999.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Neural networks: A comprehensive foundation. New York: Macmillan, 1994.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Zupan, Jure. Neural networks in chemistry and drug design. 2nd ed. Weinheim: Wiley-VCH, 1999.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Foundations of neural networks, fuzzy systems, and knowledge engineering. Cambridge, Mass: MIT Press, 1996.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Dayhoff, Judith E. Neural network architectures: An introduction. New York, N.Y: Van Nostrand Reinhold, 1990.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Book chapters on the topic "Redes neuronales"

1

Volcanes, R. A., C. I. M. Lameda, and C. D. C. Lameda. "Clasificación de Lesiones Gástricas en Imágenes Endoscópicas mediante la Técnica de Pirámide Difusa y Redes Neuronales." In IV Latin American Congress on Biomedical Engineering 2007, Bioengineering Solutions for Latin America Health, 342–45. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74471-9_79.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Salvatierra, E., A. Gubyk, and A. Villegas. "Diseño e Implementación de un Sistema de Clasificación de Tareas Mentales a través de Redes Neuronales Artificiales." In IV Latin American Congress on Biomedical Engineering 2007, Bioengineering Solutions for Latin America Health, 114–17. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74471-9_27.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

García Miranda, Gonzalo, Alberto Calvo García, Claudia Álvarez Aparicio, Ángel Manuel Guerrero Higueras, Francisco Javier Rodríguez Lera, and Camino Fernández Llamas. "Entrenamiento optimizado de redes neuronales para reconocimiento biométrico." In Investigación en Ciberseguridad. Ediciones de la Universidad de Castilla-La Mancha, 2021. http://dx.doi.org/10.18239/jornadas_2021.34.41.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Lucas, Sergio, Ander Arriandiaga, Eva Portillo, Asier Zubizarreta, and Itziar Cabanes. "Compresión de datos de tipo real basada en un novedoso algoritmo de codificación para redes neuronales de impulsos." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 175–82. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.175.

Full text
Abstract:
En este trabajo se propone la compresión de datos de tipo real basada en un nuevo algoritmo de codificación para Redes Neuronales de Impulsos inspirado en la conocida modulación por ancho de pulso (PWM). Esta propuesta presenta una serie de ventajas como la simplicidad del algoritmo. Así, permite al usuario establecer el compromiso deseado entre calidad y consumo de recursos de memoria mediante la selección de un sencillo parámetro.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Lucas, Sergio, Asier Brull, Eva Portillo, Asier Zubizarreta, and Itziar Cabanes. "Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la clasificación de actividades mediante una muleta inteligente para esclerosis múltiple." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 83–90. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.083.

Full text
Abstract:
El nivel de actividad física diaria que un paciente de Esclerosis Múltiple es capaz de realizar se ha demostrado que es una importante fuente de información para el seguimiento de la enfermedad y la adaptación individualizada de las terapias. Así, en este trabajo se propone el diseño de un clasificador de actividades de la vida diaria, realizado mediante la combinación de dos técnicas de Inteligencia Artificial (RandomForest y Redes Neuronales Artificiales), el cual podría facilitar información de valor a las y los terapeutas.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Otárlora Berenguel, Pablo, José Luis Guzmán, Francisco Gabriel Acién Fernández, and Manuel Berenguel. "Herramienta gráfica para la caracterización de cultivos de microalgas basada en redes neuronales artificiales." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 119–25. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.119.

Full text
Abstract:
En este trabajo se aborda el problema de caracterización de muestras de microalgas mediante modelos de redes neuronales artificiales. Se presenta una interfaz gráfica combinada con los modelos que permite predecir la composición de las especies Chlorella vulgaris y Scenedesmus almeriensis a partir de datos relativos a la muestra, como pueden ser imágenes de las células o propiedades descriptivas de estas. Los resultados del trabajo proporcionan una herramienta completa para abordar el problema sin necesidad de conocimientos del lenguaje de programación, de forma rápida, sencilla e intuitiva.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Bartrés-Faz, David, and Cleofé Peña-Gómez. "Estimulación cerebral no invasiva, redes neuronales y diferencias individuales moduladoras." In Estimulación magnética transcraneal y neuromodulación, 41–54. Elsevier, 2014. http://dx.doi.org/10.1016/b978-84-9022-497-7.00004-8.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Otamendi, Janire, Asier Zubizarreta, Itziar Cabanes, and Eva Portillo. "Aplicación de redes neuronales para evaluar el estado funcional de pacientes con esclerosis múltiple." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 111–18. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.111.

Full text
Abstract:
La Esclerosis Múltiple es una enfermedad neurodegenerativa que actualmente no tiene cura. Sin embargo, las terapias personalizadas han demostrado ralentizar o incluso detener la evolución de la enfermedad, mejorando así la calidad de vida de los pacientes. Para diseñar dichas terapias, es esencial conocer el estado funcional de cada paciente, lo cual suele ser una tarea laboriosa. Ante esta situación, en este trabajo se propone el desarrollo de un clasificador de estado de pacientes de Esclerosis Múltiple. Para ello, se hace uso de redes neuronales artificiales, las cuales utilizan una base de datos obtenida mediante una contera inteligente para desarrollar un sistema que permita determinar el estado funcional de los pacientes.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Espacio, Alejandro, Santiago Salamanca, Pilar Merchán, Emiliano Pérez, and Samuel Punzón. "Análisis comparativo de segmentación semántica de nubes de puntos con redes neuronales." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 655–62. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.655.

Full text
Abstract:
Desde sus inicios, el ámbito de la visión por computador se ha esforzado por recabar de imágenes 2D y espacios 3D la información y el conocimiento que el ser humano puede extraer fácilmente con un solo vistazo. Los métodos más efectivos han apostado por llevar el concepto de inteligencia artificial un paso más allá, optando por unir la extracción de información con el uso de redes neuronales, dando como resultado lo que hoy llamamos aprendizaje profundo, una de las ramas de la computación que más desafíos ofrece a día de hoy. Este artículo no busca sino realizar una recopilación de aquellos métodos que siguen siendo la base, como PointNet, de muchos estudios recientes, así como aquellos que bien podrían suponer nuevas líneas de investigación en el campo de la segmentación semántica de escenas y modelos tridimensionales, dada la importancia y el reto derivado de trabajar con nubes de puntos. Con este objetivo, se realiza una comparativa entre los métodos para quienes deseen introducirse en este campo, considerando aspectos que se creen convenientes para trabajar con nubes de puntos reales.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Galán-Cuenca, Álvaro, Ricardo Vázquez-Martín, Anthony Mandow, Jesús Morales, and Alfonso García-Cerezo. "Análisis de técnicas de aumento de datos y entrenamiento en YOLOv3 para detección de objetos en imágenes RGB y TIR del UMA-SAR Dataset." In XLII JORNADAS DE AUTOMÁTICA : LIBRO DE ACTAS, 686–94. Servizo de Publicacións da UDC, 2021. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.686.

Full text
Abstract:
El uso de imágenes de los espectros visible (RGB) e infrarrojo térmico (TIR) para la detección de objetos puede resultar crucial en aplicaciones donde las condiciones de visibilidad están limitadas, como la robótica para búsqueda y rescate en catástrofes. Para ello resulta beneficioso analizar cómo las técnicas de aprendizaje profundo basadas en redes neuronales convolucionales (CNN) pueden aplicarse a ambas modalidades. En este artículo se analizan diferentes configuraciones y parámetros para el entrenamiento de CNN tanto para imágenes térmicas como para imágenes equivalentes del espectro visible. En concreto, se aborda el problema del sobre-entrenamiento para determinar una configuración eficaz de técnicas de aumento de datos y parada temprana. El caso de estudio se ha realizado con la red de código abierto YOLOv3, pre-entrenada con el dataset RGB COCO y optimizada (o re-entrenada) con el conjunto público de datos UMA-SAR dataset, que incluye pares de imágenes RGB y TIR obtenidas en ejercicios realistas de rescate.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Conference papers on the topic "Redes neuronales"

1

Sergio Cersósimo, Darlo, Claudia Ravazoli, and Ramón Garcia Martinez. "Prediccion De Cuerpos Arenosos Con Redes Neuronales." In VII Congreso de Exploracion y Desarrollo de Hidrocaburus (Simposio de Modelado Geologico). European Association of Geoscientists & Engineers, 2008. http://dx.doi.org/10.3997/2214-4609-pdb.265.17.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Sierra, Jesús Enrique, and Matilde Santos. "Control de un vehículo cuatrirrotor basado en redes neuronales." In XXXVIII Jornadas de Automática. Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións, 2020. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0431.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Porto, Alain, Eloy Irigoyen, and Xabier Basogain. "Estudio de consumos de gas en entornos residenciales basado en redes neuronales." In Actas de las XXXVII Jornadas de Automática 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid. Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións, 2022. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.1205.

Full text
Abstract:
El objetivo de este trabajo es la mejora de la eficiencia de suministro de gas en distritos residenciales. Para alcanzar tal logro, se han empleado Redes Neuronales Artificiales (RNA), que son técnicas no paramétricas muy utilizadas en diversos ámbitos de la ciencia e ingeniería dado que permiten abstraer relaciones fuertemente no lineales. Haciendo uso de RNA se ha construido un modelo que obtiene el consumo de gas (en Kwh) total diario en distritos residenciales, con un horizonte de predicción de 7 días. Se han introducido series temporales de consumo para obtener este modelo y variables meteorológicas para mejorar la predicción. Con el fin de encontrar la mejor RNA que modele el comportamiento de dicha variable de consumo se ha diseñado una batería de experimentos, considerando el número de neuronas en la capa oculta, el número de realimentaciones a la entrada y el número de realimentaciones a la salida. Este estudio utiliza el error cuadrático medio cometido por cada una de las redes para calificar su fiabilidad y precisión. El análisis se ha llevado a cabo mediante una serie de herramientas específicas diseñadas con tal fin.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Velásquez, Rudy, and Gonzalo Acuña. "Entrenamiento De Redes Neuronales Recurrentes Para Sistemas Dinámicos Tipo NARMAX Y NOE." In 8. Congresso Brasileiro de Redes Neurais. SBRN, 2016. http://dx.doi.org/10.21528/cbrn2007-080.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Garrido Rodriguez, Maria Concepcion. "Análisis de la calidad del servicio en el transporte público mediante redes neuronales artificiales." In CIT2016. Congreso de Ingeniería del Transporte. Valencia: Universitat Politècnica València, 2016. http://dx.doi.org/10.4995/cit2016.2016.4120.

Full text
Abstract:
El éxito de un servicio de transporte público reside en su capacidad para captar nuevos pasajeros y de fidelizar el uso de los actuales. De ahí que las administraciones y los gestores de transporte se preocupen cada vez más por conocer cuál es la calidad percibida por los usuarios. Aunque existen numerosos métodos matemáticos que ya han sido utilizados para analizar la calidad del servicio en el transporte público, es necesario seguir avanzando en el estudio de nuevas técnicas que sean válidas para su estudio. En esta ponencia se aplica la técnica de las redes neuronales artificiales al estudio de la calidad del servicio en el transporte público. La metodología novedosa desarrollada al aplicar las redes neuronales artificiales mitiga considerablemente las principales limitaciones que éstas presentan, por lo que además de aportar una nueva herramienta para análisis de la calidad del servicio en el transporte público, pone a disposición de los especialistas en esta técnica un nuevo procedimiento de aplicación de las redes neuronales artificiales aplicable a cualquier campo de estudio en el que esta técnica sea aplicada.DOI: http://dx.doi.org/10.4995/CIT2016.2016.4120
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Diaz Rodriguez, Jorge Luis, Libardo Gamboa Araque, and Aldo Pardo García. "Control directo del par de un motor de inducción utilizando redes neuronales." In The 17th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: “Industry, Innovation, and Infrastructure for Sustainable Cities and Communities”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2019. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2019.1.1.290.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Irigoyen, Eloy, Mikel Larrea, Antonio Javier Barragán, Miguel Angel Martínez, and José Manuel Andújar. "Análisis formal de la dinámica de sistemas no lineales mediante redes neuronales." In XXXVIII Jornadas de Automática. Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións, 2020. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0376.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Abderrahim, Mohamed, Luis Condezo-Hoyos, Noemí León Roque, and Silvia M. Arribas. "Predicción del índice de fermentación de cacao (Theobroma cacao L.) mediante análisis de imagen y redes neuronales." In Actas de las XXXVII Jornadas de Automática 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid. Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións, 2022. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.1156.

Full text
Abstract:
En el presente estudio se desarrolló y validó un método de predicción del índice de fermentación de granos de cacao usando visión por computador y redes neuronales. El índice fermentación es un indicador de la calidad organoléptica de los granos procesados de cacao. Este control habitualmente se realiza en lotes de granos fermentados mediante la técnica Cut-Test que mide de manera subjetivamente el color. Se implementaron seis modelos de predicción empleando valores de RGB de la superficie y de la parte media de los granos de cacao y de los extractos alcalinos. El índice de fermentación de cacao predichos mediante el modelo redes neuronales basado en los valores RGB de la superficie de los granos y los valores R/G de los extractos se correlacionó positivamente con los valores experimentales (R2 = 0.59). El análisis Bland-Altman y el análisis de regresión Passing- Bablok de validación confirmaron que el modelo puede ser usado para predecir el contenido de aminoácidos libres y consecuentemente el índice de fermentación de los granos de cacao. El modelo de predicción podría ser aplicado in situ en el procesamiento y el control de calidad del cacao mediante la implementación de apps para dispositivos móviles.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Marón Blanco, Daniel, and Matilde Santos. "Aplicación de redes neuronales para la estimación de la resistencia al avance en buques." In XXXVIII Jornadas de Automática. Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións, 2020. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0393.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Benages-Pardo, Luis, Rubén Sagüés-Tanco, Gonzalo López-Nicolás, and Sergio Llorente. "Generación de datos sintéticos con objetos de cocina para entrenar redes neuronales de convolución." In XL Jornadas de Automática. Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións, 2020. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497497169.170.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Reports on the topic "Redes neuronales"

1

Misas A., Martha, Enrique Antonio López-Enciso, and Pablo Querubín-Borrero. La inflación en Colombia: una aproximación desde las redes neuronales. Bogotá, Colombia: Banco de la República, February 2002. http://dx.doi.org/10.32468/be.199.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Jalil-Barney, Munir Andrés, and Martha Misas A. Evaluación de pronósticos del tipo de cambio utilizando redes neuronales y funciones de perdida asimétricas. Bogotá, Colombia: Banco de la República, February 2006. http://dx.doi.org/10.32468/be.376.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Misas A., Martha, Enrique Antonio López-Enciso, Carlos Alberto Arango-Arango, and Juan Nicolás Hernández. La demanda de efectivo en Colombia: una caja negra a la luz de las redes neuronales. Bogotá, Colombia: Banco de la República, December 2003. http://dx.doi.org/10.32468/be.268.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Biehl, María Loreto, Raquel Fernández-Coto, and Hazel Elizondo Barboza. Menos violencia, más aprendizaje: Un análisis neurocientífico de jóvenes en Honduras. Inter-American Development Bank, February 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003229.

Full text
Abstract:
La violencia en Latinoamérica forma parte de la cotidianeidad de muchos jóvenes en edad de asistir a la secundaria. Además del efecto que esto acarrea en su rendimiento y asistencia escolar, resulta de interés conocer los efectos a nivel cerebral y las implicaciones que esto puede generar en sus funciones cognitivas. Honduras se perfila como uno de los países con los mayores índices de violencia y criminalidad no solamente a nivel Latinoamericano sino también a nivel mundial. Enmarcado en el contexto anterior, el presente documento presenta los principales hallazgos del estudio neurocientífico El Cerebro Adolescente Expuesto a la Violencia Escolar (2019), realizado por la Universidad Nacional Autónoma de Honduras, específicamente por el Grupo de Investigación de Neurociencias Aplicadas de la Universidad, en colaboración con el Banco Interamericano de Desarrollo. Dicho estudio incluyó 117 estudiantes de edades entre 14 y 17 años de tres centros educativos de secundaria. Los resultados arrojan que efectivamente aquellos estudiantes con exposición más alta a la violencia producen en promedio más cortisol, conocida como la hormona del estrés, que aquellos expuestos a un nivel de violencia bajo. Aunado a lo anterior, se generó evidencia de que la alta exposición a la violencia genera hiperconectividad en las redes neuronales del cerebro, lo que repercute en el desempeño de funciones cognitivas relevantes como son la memoria, la percepción y la atención. Por último, en el área de aprendizaje, los estudiantes con mayor exposición a la violencia obtuvieron resultados más bajos en pruebas estandarizadas de español y matemática, al compararse con aquellos estudiantes con niveles más bajos de exposición a la violencia.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
You might also be interested in the extended bibliographies on the topic 'Redes neuronales' for particular source types:
Journal articles Dissertations / Theses Books
We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!

To the bibliography