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Nuevas tendencias en redes neuronales artificiales: extreme learning machine
dc.contributor.author | García Laencina, Pedro José | |
dc.contributor.author | Verdú Monedero, Rafael | |
dc.contributor.author | Larrey Ruiz, Jorge | |
dc.contributor.author | Morales Sánchez, Juan | |
dc.contributor.author | Sancho Gómez, José Luis | |
dc.date.accessioned | 2009-03-26T07:52:54Z | |
dc.date.available | 2009-03-26T07:52:54Z | |
dc.date.issued | 2009-03-26T07:52:54Z | |
dc.identifier.issn | 1698-2924 | |
dc.description.abstract | Las redes neuronales artificiales han sido ampliamente utilizadas para resolver problemas de diagnosis médica, reconocimiento de voz, predicción de índices bursatiles, etc. A pesar de ello, presentan como claros inconvenientes el elevado tiempo de cálculo necesario y la convergencia a mínimos locales. Este artículo analiza un novedoso, rápido y eficiente método para el entrenamiento de redes tipo “feed-forward” conocido como Extreme Learning Machine. | es |
dc.description.sponsorship | Este trabajo está parcialmente financiado por el MEC a través del proyecto TEC2006-13338/TCM. | es |
dc.format | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | * |
dc.title | Nuevas tendencias en redes neuronales artificiales: extreme learning machine | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es |
dc.subject.other | Teoría de la Señal y las Comunicaciones | es |
dc.subject | Aprendizaje automático extremo | es |
dc.subject | Red Neuronal Artificial (RNA) | es |
dc.subject | Neurona | es |
dc.subject | Neurocomputación | es |
dc.subject | Extreme learning machine | |
dc.subject | Artificial neural networks | |
dc.subject | Neuron | |
dc.subject | Neurocomputation | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10317/871 | |
dc.contributor.investgroup | Grupo Teoría y Tratamiento de la Señal (GTTS) | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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