dc.contributorGómez Vásquez, Eduardo
dc.creatorCubas Glenn, Gabriel
dc.creatorBorre del Rio, Orlando
dc.date.accessioned2019-10-18T18:32:02Z
dc.date.accessioned2022-09-28T20:08:28Z
dc.date.available2019-10-18T18:32:02Z
dc.date.available2022-09-28T20:08:28Z
dc.date.created2019-10-18T18:32:02Z
dc.date.issued2007
dc.identifier(ALEPH)000018160UTB01
dc.identifier(janium) 18455
dc.identifier18453
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12585/519
dc.identifierUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.identifierRepositorio UTB
dc.identifier006.32 C962
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3720691
dc.description.abstractEl cerebro humano ha sido considerado por el hombre como una maquina perfecta con capacidades inimaginables, que si se llegara a imitar alcanzaría grandes aplicaciones en ámbitos económicos, científicos e industriales y además múltiples beneficios en entornos sociales. Los científicos en la necesidad de crear diferentes tipos de mecanismos para la simulación del aprendizaje y razonamiento humano han creado distintos métodos entre lo cuales se encuentran las Redes Neuronales Artificiales. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son hoy en día un método muy utilizado como aprendizaje en el proceso de señales e imágenes. En donde una red para una determinada aplicación presenta una arquitectura muy concreta, que comprende elementos de procesado adaptativo masivo paralelo combinadas con estructuras de interconexión de red jerárquica.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Tecnológica de Bolívar
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dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.sourcehttp://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0039529.pdf
dc.titleEstudio y aplicaciones de las redes ART (teoría de la resonancia adaptiva)


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