Aprendizaje en redes coulombianas
Se define la energia potencial de una colección de sitios de memoria, haciendo que los de la misma clase se atraigan y los de distinta clase se repelan. Usando el potencial coulombiano, que representa las características antedichas, es posible obtener un algoritmo de aprendizaje supervisado aplicabl...
Guardado en:
| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
1994
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| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v06_n01_p415 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Se define la energia potencial de una colección de sitios de memoria, haciendo que los de la misma clase se atraigan y los de distinta clase se repelan. Usando el potencial coulombiano, que representa las características antedichas, es posible obtener un algoritmo de aprendizaje supervisado aplicable a una red de una o más capas. El mencionado algoritmo se implementa en una red neuronal de estructura modular y se muestra su funcionamiento. Se analizan curvas de aprendizaje, estudiándose también la calidad de la convergencia para el caso del XOR |
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