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| 100 |
1 |
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|a Lanzarini, Laura Cristina
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| 245 |
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|a Redes Neuronales y Algoritmos Evolutivos. Curso 2006
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| 260 |
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|a [S.l.]:
|b [S.n.],
|c 2006
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| 300 |
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|a Datos electrónicos (3 archivos : 36 KB, 7.4MB, 319 KB)
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| 505 |
0 |
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|a Programa de estudio. || Teorías: Clase 1. Introducción | Clase 2. Neurona artificial. Perceptron | Clase 3. Adaline | Clase 4. Backpropagation. Ejercicio Backprop. Neurona no lineal. Asociador lineal. Asociador lineal 2 | Clase 5. Backprop 3 | Clase 6. CounterPropagation Network (CPN) | Clase 7. Self-Organizing Maps (SOM). -- Arquitectura de las redes LVQ. Mapa letras. SOM 1. SOM letras falta entrenamiento. SOM 3 | Clase 8. Algoritmos genéticos. Técnicas de selección. AG básico. Introducción a la computación evolutiva (Notas de curso) / Dr. Carlos A. Coello Coello | Clase 9. Esquemas. -- Representación | Clase 10. Redes Neuronales Evolutivas. RNE XOR | Using a clustering genetic algorithm for rule extraction from artificial neural networks / Eduardo R. Hruschka, Nelson F. F. Ebecken | Training neural networks for reading handwritten amounts on checks / Rafael Palacios and Amar Gupta | Color clustering and learning for image segmentation based on neural networks / Guo Dong and Ming Xie. || Prácticas 1 a 6 | Matlab | Letras | 1a. entrega: Ejercicio 1. ejer1. Sonidos | Ejercicios 2 y 4. Ver mapa. Vinos datos | Ejercicio 3. ejer -- 3. Formas | 2a. entrega.
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| 534 |
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|a Carreras: Lic. en Informática (Plan 2003), Lic. en Sistemas (Plan 2003), Lic. en Informática (Plan 1990) -- Optativa -- Duración: semestral.
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| 650 |
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4 |
|a REDES NEURONALES
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| 650 |
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4 |
|a CATÁLOGOS
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