Entrenamiento de una red neuronal artificial mediante el método BFGS estructurado

Los problemas de mínimos cuadrados no lineales son comunes en diversas áreas de la ciencia y la ingeniería, donde se busca ajustar modelos matemáticos a datos experimentales de manera que minimicen la diferencia entre los valores observados y los predichos por el modelo. Estos problemas suelen ser n...

Full description

Autores:
Gutiérrez Caballero, Jhovanny Alexander
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/15257
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15257
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Mínimos cuadrados no lineales
Redes neuronales
Método secante estructurado
Aprendizaje profundo
Nonlinear least square
Neuronal network
Structured secant method
Deep learning
Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)