Estudio y análisis de redes neuronales basadas en polinomios ortogonales generados en puntos arbitrarios
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URI: http://hdl.handle.net/10317/3434Compartir
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Suárez Vélez, AuroraDirector/a
Pascual García, JuanEscuela/Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaDepartamento
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesÁrea de conocimiento
Teoría de la Señal y las ComunicacionesFecha de publicación
2013-10-09Palabras clave
Redes neuronalespolinomios de Chebychev
polinomios de Lagrange
polinomios de Hermite
polinomios ortogonales
Resumen
Las redes neuronales son una de las técnicas más eficientes en las
labores de aproximación de funciones y clasificación de datos.
Estas tareas poseen un amplio abanico de aplicaciones en la
industria de las Telecomunicaciones. Dentro de los distintos tipos
de redes neuronales encontramos las redes neuronales basadas en
polinomios ortogonales. En estas redes neuronales se emplean
polinomios tales como los polinomios de Chebychev, los
polinomios de Lagrange y los polinomios de Hermite. Todos estos
polinomios son ortogonales únicamente en una parte del espacio
de solución o en un conjunto de datos. Por ejemplo, los polinomios
de Chebychev los ortogonales en los ceros de los propios
polinomios. Por tanto, estos polinomios aunque útiles en las tareas
de aproximación poseen grandes restricciones en su uso. En este
proyecto se plantea el uso de polinomios ortogonales en cualquier
conjunto de datos; este hecho permite generar redes neuronales
muy eficientes y que se pueden emplear ...
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