TY - JOUR 
A1 - Suárez Vélez, Aurora
T1 - Estudio y análisis de redes neuronales basadas en polinomios ortogonales generados en puntos arbitrarios
Y1 - 2013
UR - http://hdl.handle.net/10317/3434
AB - 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 en una gran variedad de
aplicaciones.
KW - Teoría de la Señal y las Comunicaciones
KW - Redes neuronales
KW - polinomios de Chebychev
KW - polinomios de Lagrange
KW - polinomios de Hermite
KW - polinomios ortogonales
LA - spa
ER -