Modelos conexionistas auto-organizados y su aplicación en reconocimiento de patrones
El trabajo en curso tiene por objeto desarrollar técnicas conexionistas para reconocimiento de patrones. A partir del sistema ya desarrollado por el grupo (que consiste básicamente en un modelo híbrido no supervisado -de tipo autoorganizado- seguido de una instancia supervisada) se estudia la introd...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2005
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21153 |
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I19-R120-10915-211532024-05-14T17:50:25Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21153 Modelos conexionistas auto-organizados y su aplicación en reconocimiento de patrones Seijas, Leticia Segura, Enrique Carlos 2005-05 2005 2012-09-19T11:56:23Z es Ciencias Informáticas Modelos Conexionistas Auto-organizados Reconocimiento de Patrones Inteligencia artificial El trabajo en curso tiene por objeto desarrollar técnicas conexionistas para reconocimiento de patrones. A partir del sistema ya desarrollado por el grupo (que consiste básicamente en un modelo híbrido no supervisado -de tipo autoorganizado- seguido de una instancia supervisada) se estudia la introducción de innovaciones que incrementen su potencia y su eficiencia. Las investigaciones en curso giran alrededor de dos frentes: i) preprocesamiento de la entrada: se consideran opciones a la técnica inicialmente empleada (máscaras de Kirsch), entre ellas el uso de transformadas wavelet y la extracción de componentes principales; ii) estructura del módulo intermedio (no supervisado): analizamos posibles sofisticaciones orientadas a obtener una clasificación más especializada de acuerdo con las características de la distribución de los datos de entrada. La calidad y eficiencia de la propuesta resultante deberán ser luego comparadas con las de los métodos ya existentes. Eje: Inteligencia artificial Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) application/pdf 198-202 |
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El trabajo en curso tiene por objeto desarrollar técnicas conexionistas para reconocimiento de patrones. A partir del sistema ya desarrollado por el grupo (que consiste básicamente en un modelo híbrido no supervisado -de tipo autoorganizado- seguido de una instancia supervisada) se estudia la introducción de innovaciones que incrementen su potencia y su eficiencia. Las investigaciones en curso giran alrededor de dos frentes: i) preprocesamiento de la entrada:
se consideran opciones a la técnica inicialmente empleada (máscaras de Kirsch), entre ellas el uso de transformadas wavelet y la extracción de componentes principales; ii) estructura del módulo intermedio (no supervisado): analizamos posibles sofisticaciones orientadas a obtener una clasificación más especializada de acuerdo con las características de la distribución de los datos de entrada. La calidad y eficiencia de la propuesta resultante deberán ser luego comparadas con las de los métodos ya existentes. |
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