RT Journal Article
T1 Modelos incrementales para redes neuronales artificiales
A1 Castillo, F.
A1 Moreno, J.M.
A1 Cabestany, J.
K1 Redes neuronales artificiales
K1 Informática
K1 Robótica
K1 Chips neuronales
AB Este libro presenta un intento serio y razonablemente completo de reflexión sobre el estado actual del conocimiento en el campo de la computación neuronal y en su forma de plantear y resolver algunos de estos problemas. Actualmente se entiende por computación neuronal toda computación modular, distribuida, con procesos y/o procesadores autónomos y de grano pequeño, organizados en general en arquitecturas multicapa y en las que parte de la programación se sustituye por el aprendizaje, entendido como el ajuste de parámetros por procedimientos correlacionales o supervisados. En general no se discute el modelo de computación local (sumador seguido de sigmoide), se olvida la biología que dio origen e inspiración al campo y se consideran poco los aspectos metodológicos propios de la ciencia (análisis) y de la ingeniería (síntesis a partir de un conjunto de especificaciones funcionales).
PB Universidade de Santiago de Compostela. Servizo de Publicacións e Intercambio Científico
SN 84-8121-355-1
YR 1995
FD 1995
LK http://hdl.handle.net/10347/12139
UL http://hdl.handle.net/10347/12139
LA spa
NO CASTILLO, F.; MORENO, J.M.; CABESTANY, J.: «Modelos incrementales para redes neuronales artificiales». Computación neuronal. Edición a cargo de Senán Barro Ameneiro y José Mira: Cursos e Congresos da Universidade de Santiago de Compostela nº 86 (1995): pp. 540. DL C-1718-1995. ISBN 84-8121-355-1. Paxs. 425-454.
DS Minerva
RD 24 abr 2026