dc.creatorPeralta, Iván
dc.creatorMolas, José T.
dc.creatorMartínez, César E.
dc.creatorRufiner, Hugo Leonardo
dc.date2013-10
dc.date2013-11-27T20:35:22Z
dc.identifierhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/31440
dc.descriptionEn las ultimas décadas se ha intentado desarrollar Redes Neuronales Artificiales más realistas que intenten imitar con mayor precisión el funcionamiento de sus contrapartes biológicas. Es así como nacieron las Redes Neuronales Pulsantes. Uno de los principales usos de estas redes es la clasificación de patrones. Sin embargo su aplicabilidad en el mundo real ha sido limitada debido a la falta de métodos de entrenamiento eficientes. En este trabajo se presenta un nuevo modelo de red pulsante pensado para clasificar patrones ralos. El mismo puede entrenarse mediante reglas de aprendizaje hebbiano no supervisado. Se describe su estructura, funcionamiento y el algoritmo propuesto para su entrenamiento. Ademas, se reportan resultados de prueba con patrones generados artificialmente y se discute la factibilidad de su implementación en un dispositivo lógico programable tipo FPGA.
dc.descriptionXIV Workshop agentes y sistemas inteligentes.
dc.descriptionRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
dc.formatapplication/pdf
dc.languagees
dc.relationXVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.rightsCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.subjectCiencias Informáticas
dc.subjectInformática
dc.titleRed pulsante con aprendizaje hebbiano para clasificación de patrones ralos
dc.typeObjeto de conferencia
dc.typeObjeto de conferencia


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