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dc.contributor.authorGarcía Laencina, Pedro José 
dc.contributor.authorSancho Gómez, José Luis 
dc.date.accessioned2012-04-24T11:05:09Z
dc.date.available2012-04-24T11:05:09Z
dc.date.issued2009-05-22
dc.identifier.citationGARCÍA LAENCINA, Pedro José y SANCHO GÓMEZ, José Luis. Diseño óptimo de comités de redes neuronales artificiales. En II Jornadas de introducción a la investigación de la UPCT, mayo 2009, nº 2, 50-53 p. ISSN: 1888-8356eng
dc.identifier.issn1888-8356
dc.description.abstractLas máquinas de aprendizaje, y particularmente, las redes neuronales artificiales (RNA), tienen aplicación en multitud de problemas reales: control automático, detección de señales, estimación de variables financieras, filtros "antispam", etc. Una manera eficiente para mejorar la capacidad de generalización de una RNA es diseñar un conjunto de máquinas ("committee of machines" o "network ensambles"), cuya solución global es el resultado de combinar la estimación proporcionada por cada máquina. Este artículo propone un novedoso, rápido y eficiente método para el entrenamiento de comités de máquinas basado en el algoritmo "Extreme Learning Machine".eng
dc.description.sponsorshipAsociación de Jóvenes Investigadores de Cartagena, (AJICT). Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial UPCT, (ETSII). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, (ETSIA), Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación (ETSIT). Cátedra Bancaja Jóvenes Emprendedores. Hero. Parque Tecnológico de Fuente Álamo. Grupo Aquiline.eng
dc.formatapplication/pdfeng
dc.language.isospaeng
dc.publisherUniversidad Politécnica de Cartagenaeng
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.titleDiseño óptimo de comités de redes neuronales artificialeseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleeng
dc.subjectRedes neuronales artificiales (RNA)eng
dc.subjectNeuronaseng
dc.subjectPerceptrones multicapaeng
dc.subjectOptimal Committe of Extreme Learning Machines (OCoELM)eng
dc.subjectExtreme learning machineeng
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/2539
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng


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