Aprendizaje multitarea en problemas con un número reducido de datos

Bueno Crespo, Andrés; Sancho Gómez, José Luis

dc.contributor.author	Bueno Crespo, Andrés
dc.contributor.author	Sancho Gómez, José Luis
dc.date.accessioned	2009-02-18T11:27:15Z
dc.date.available	2009-02-18T11:27:15Z
dc.date.issued	2005-09
dc.identifier.citation	BUENO CRESPO, Andrés y SANCHO GÓMEZ, José Luis. Aprendizaje multitarea en problemas con un número reducido de datos. En: Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio (20º: 2005: Gandía) XX Simposium Nacional de URSI 2005. URSI 05, Gandía del 14-16 de Septiembre, 2005. Valencia: Universidad Politécnica de Valencia, 2005.	es
dc.description.abstract	MultiTask Learning (MTL) is a procedure to train a neural network to learn several related tasks simultaneously considering one of them as main task and the others as secondary tasks. In this paper, we have tested a method to obtain artificially tasks which are related with the main one, because in many real cases, knowledge about problem to be solved is uncertain. We use sample selection techniques to generate related tasks with the main one, in particular, samples close the classification boundary. Moreover, a new procedure to train MultiLayer Perceptrons with generated tasks is described.	es
dc.description.sponsorship	Este trabajo está subvencionado por el Ministerio de Educación y Ciencia, otorgado por TIC2002-03033.	es
dc.format	application/pdf
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Politécnica de Valencia	es
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/	*
dc.title	Aprendizaje multitarea en problemas con un número reducido de datos	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject	es
dc.subject.other	Teoría de la Señal y las Comunicaciones	es
dc.subject	Aprendizaje multitarea	es
dc.subject	Red Neuronal Artificial (RNA)	es
dc.subject	Tarea artificial	es
dc.subject	Edición de datos	es
dc.subject	Learning multitasking
dc.subject	Artificial neural networks
dc.subject	Artificial task
dc.subject	Data editing
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10317/706

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Tamaño:: 169.9Kb
Formato:: PDF

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