Redes de hopfield : modelando la memoria

"In 1982, John Hopfield proposes a model for the construction of artificial neural networks with the ability to store "memories" (network states) and recover them form fragments of their content. The collective behavior of the neurons defines a dynamical system in which the network st...

Full description

Autores:
Navas Zuloaga, María Gabriela
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61350
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/61350
Palabra clave:
Inteligencia artificial
Redes neurales (Computadores)
Redes neurales (Neurobiología)
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
id UNIANDES2_2c42a95925439343eb647daaf7acce3c
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61350
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arteaga Bejarano, José Ricardovirtual::3884-1Navas Zuloaga, María Gabriela15d90c53-e676-4e87-9ae4-f158937ee3c4500Cordovez Álvarez, Juan ManuelSanabria Malagón, Camilo2022-09-26T22:16:29Z2022-09-26T22:16:29Z2017http://hdl.handle.net/1992/61350instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/795040-1001"In 1982, John Hopfield proposes a model for the construction of artificial neural networks with the ability to store "memories" (network states) and recover them form fragments of their content. The collective behavior of the neurons defines a dynamical system in which the network state converges to one of the stored memories. The system's convergence can be considered as the minimization of an energy function. The algorithm has a close relationship with the minimum cut problem, and can also be applied to image processing. Lately, some modifications of the model have been implemented in memory related studies. The structure of the net resembles that of the hippocampus and captures some of the fundamental processes occurring in it".-- Tomado del Formato de Documento de Grado."En 1982, John Hopfield propone un modelo para la construcción de redes neurales artificiales con la capacidad de almacenar "memorias" (estados de la red) y recuperarlas a partir de fragmentos de su contenido. El comportamiento colectivo de las neuronas define un sistema dinámico en que el estado de red converge a una de las memorias almacenadas. La convergencia del sistema puede considerarse como la minimización de una función de energía, y tiene una estrecha relación con el problema del mínimo corte sobre cierto grafo determinado por la red. El algoritmo es también capaz de recuperar imágenes binarias a partir de versiones dañadas o con ruido, por ejemplo, o de reconocer dígitos escritos a mano. Por otro lado, trabajos recientes han implementado variaciones del modelo en estudios relacionados con la memoria. La idea de que unidades simples con alto grado de conexión entre ellas sean capaces de recuperar recuerdos a partir de fragmentos de información describe a grandes rasgos el funcionamiento del hipocampo".-- Tomado del Formato de Documento de Grado.MatemáticoPregrado41 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMatemáticasFacultad de CienciasDepartamento de MatemáticasRedes de hopfield : modelando la memoriaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPInteligencia artificialRedes neurales (Computadores)Redes neurales (Neurobiología)201224864Publication57d0eba4-5ff9-4f18-a510-2792de35015cvirtual::3884-157d0eba4-5ff9-4f18-a510-2792de35015cvirtual::3884-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000054739virtual::3884-1THUMBNAIL12172.pdf.jpg12172.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4953https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/60d13aba-4031-4cce-b7f3-efd9178613a5/downloade4c4fe446f95df497a092ebe5b4a3abbMD53TEXT12172.pdf.txt12172.pdf.txtExtracted texttext/plain67408https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3a17cd24-749f-49ff-b04d-8d3d7bd1596e/download7c5f19cb97ff370c85942b2cc96b88dfMD52ORIGINAL12172.pdfapplication/pdf1509855https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/78a0b7f1-b7d2-43be-ab57-eb32bb6d30b5/download0dec3bfbc9ba477f2f73e759521c9c5fMD511992/61350oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/613502024-03-13 12:32:49.816http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Redes de hopfield : modelando la memoria
title Redes de hopfield : modelando la memoria
spellingShingle Redes de hopfield : modelando la memoria
Inteligencia artificial
Redes neurales (Computadores)
Redes neurales (Neurobiología)
title_short Redes de hopfield : modelando la memoria
title_full Redes de hopfield : modelando la memoria
title_fullStr Redes de hopfield : modelando la memoria
title_full_unstemmed Redes de hopfield : modelando la memoria
title_sort Redes de hopfield : modelando la memoria
dc.creator.fl_str_mv Navas Zuloaga, María Gabriela
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Arteaga Bejarano, José Ricardo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Navas Zuloaga, María Gabriela
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv Cordovez Álvarez, Juan Manuel
Sanabria Malagón, Camilo
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Inteligencia artificial
Redes neurales (Computadores)
Redes neurales (Neurobiología)
topic Inteligencia artificial
Redes neurales (Computadores)
Redes neurales (Neurobiología)
description "In 1982, John Hopfield proposes a model for the construction of artificial neural networks with the ability to store "memories" (network states) and recover them form fragments of their content. The collective behavior of the neurons defines a dynamical system in which the network state converges to one of the stored memories. The system's convergence can be considered as the minimization of an energy function. The algorithm has a close relationship with the minimum cut problem, and can also be applied to image processing. Lately, some modifications of the model have been implemented in memory related studies. The structure of the net resembles that of the hippocampus and captures some of the fundamental processes occurring in it".-- Tomado del Formato de Documento de Grado.
publishDate 2017
dc.date.issued.spa.fl_str_mv 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-09-26T22:16:29Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-09-26T22:16:29Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/61350
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.identifier.local.spa.fl_str_mv 795040-1001
url http://hdl.handle.net/1992/61350
identifier_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
795040-1001
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 41 hojas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de los Andes
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Matemáticas
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ciencias
dc.publisher.department.spa.fl_str_mv Departamento de Matemáticas
institution Universidad de los Andes
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/60d13aba-4031-4cce-b7f3-efd9178613a5/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3a17cd24-749f-49ff-b04d-8d3d7bd1596e/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/78a0b7f1-b7d2-43be-ab57-eb32bb6d30b5/download
bitstream.checksum.fl_str_mv e4c4fe446f95df497a092ebe5b4a3abb
7c5f19cb97ff370c85942b2cc96b88df
0dec3bfbc9ba477f2f73e759521c9c5f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1812133857680424960

Publicaciones similares