Estructura de redes neuronales (MLP) y su aplicación como aproximador universal
El presente trabajo está orientado al estudio del sustento teórico de las redes neuronales artificiales (MPL - Multilayer Perceptrón), frente a su capacidad de clasificación. Para este propósito se definen formalmente los conceptos que permiten la comprensión matemática de las mismas, además de la i...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/30489
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/30489
- Palabra clave:
- Red neuronal artificial
Perceptrón simple
Teorema de Convergencia del Perceptrón
Descenso del gradiente
Algoritmo
Perceptrón multicapa
Teorema de Aproximación Universal
Aproximación de funciones continuas
Matemáticas - Tesis y Disertaciones Académicas
Redes neurales (Informática) - Enseñanza.
Redes de neuronas artificiales - Uso.
Neural network
Simple perceptron
Perceptron Convergence Theorem
Gradient descent
Algorithm
multilayer perceptron
Universal Approximation Theorem
Approximation of continuous functions
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Summary: | El presente trabajo está orientado al estudio del sustento teórico de las redes neuronales artificiales (MPL - Multilayer Perceptrón), frente a su capacidad de clasificación. Para este propósito se definen formalmente los conceptos que permiten la comprensión matemática de las mismas, además de la implementación de dichas nociones en la elaboración de un código que muestra, a través de ejemplos particulares, la capacidad de clasificación de las redes neuronales con base a la teoría aquí desarrollada. Adicionalmente se evidencia la capacidad de las redes neuronales para aproximar funciones, a través de un ejemplo aplicado al código desarrollado, este resultado es posible gracias al Teorema de Aproximación Universal de Funciones. |
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