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Main Author: S. Domínguez
Format: Artículo científico
Language:es
Published: Asociación Española para la Inteligencia Artificial 2000
Subjects:
Online Access:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92541007
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_version_ 1866568900010835968
author S. Domínguez
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contents Arquitectura Neuronal con Aprendizaje Incremental y Creación de Mapas: el Modelo ARM S. Domínguez P. Campoy Ingeniería En este documento se presenta una nueva arquitectura neuronal capaz de aprender de forma incremental ala vez que realiza una proyección del espacio de entrada sobre una capa de elementos de proceso. El aprendizajeon-line permite el diseño de herramientas muy potentes, que pueden ser incluidas dentro de procesos noestacionarios. La proyección del espacio de entrada sobre un mapa de dimensión reducida permite un fácilreconocimiento de situaciones presentadas por el vector de entrada y la evaluación de la proximidad a situacioneslímite. Se han dedicado algunos esfuerzos a la creación de modelos que poseyeran ambas capacidadesconjuntamente, pero la mayoría de ellos se basan en procesos iterativos y computacionalmente costosos. El nuevomodelo presentado en este documento, llamado ARM (Adaptive Resonance Map) consigue este objetivo medianteuna arquitectura abierta, permitiendo la inclusión de algoritmos genéricos siempre que cumplan con unos requisitosbásicos. Dos algoritmos que cumplen estos requisitos se presentan también, y son probados en problemas sintéticos(aproximación de funciones) y en una aplicación industrial de reconocimiento de patrones visuales, consiguiendoresultados prometedores 2000 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92541007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.10 Vol.4
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publishDate 2000
publisher Asociación Española para la Inteligencia Artificial
spellingShingle Arquitectura Neuronal con Aprendizaje Incremental y Creación de Mapas: el Modelo ARM
S. Domínguez
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Arquitectura Neuronal con Aprendizaje Incremental y Creación de Mapas: el Modelo ARM S. Domínguez P. Campoy Ingeniería En este documento se presenta una nueva arquitectura neuronal capaz de aprender de forma incremental ala vez que realiza una proyección del espacio de entrada sobre una capa de elementos de proceso. El aprendizajeon-line permite el diseño de herramientas muy potentes, que pueden ser incluidas dentro de procesos noestacionarios. La proyección del espacio de entrada sobre un mapa de dimensión reducida permite un fácilreconocimiento de situaciones presentadas por el vector de entrada y la evaluación de la proximidad a situacioneslímite. Se han dedicado algunos esfuerzos a la creación de modelos que poseyeran ambas capacidadesconjuntamente, pero la mayoría de ellos se basan en procesos iterativos y computacionalmente costosos. El nuevomodelo presentado en este documento, llamado ARM (Adaptive Resonance Map) consigue este objetivo medianteuna arquitectura abierta, permitiendo la inclusión de algoritmos genéricos siempre que cumplan con unos requisitosbásicos. Dos algoritmos que cumplen estos requisitos se presentan también, y son probados en problemas sintéticos(aproximación de funciones) y en una aplicación industrial de reconocimiento de patrones visuales, consiguiendoresultados prometedores 2000 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92541007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.10 Vol.4
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