| 000 | 01984nam a2200217 a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 003 | AR-LpUFIB | ||
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| 024 | 8 |
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| 040 |
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| 100 | 1 | _aLanzarini, Laura Cristina | |
| 245 | 1 | 0 | _aRedes Neuronales y Algoritmos Evolutivos. Curso 2006 |
| 260 |
_a[S.l.]: _b[S.n.], _c2006 |
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| 300 | _aDatos electrónicos (3 archivos : 36 KB, 7.4MB, 319 KB) | ||
| 505 | 0 | _a Programa de estudio. || Teorías: Clase 1. Introducción | Clase 2. Neurona artificial. Perceptron | Clase 3. Adaline | Clase 4. Backpropagation. Ejercicio Backprop. Neurona no lineal. Asociador lineal. Asociador lineal 2 | Clase 5. Backprop 3 | Clase 6. CounterPropagation Network (CPN) | Clase 7. Self-Organizing Maps (SOM). -- Arquitectura de las redes LVQ. Mapa letras. SOM 1. SOM letras falta entrenamiento. SOM 3 | Clase 8. Algoritmos genéticos. Técnicas de selección. AG básico. Introducción a la computación evolutiva (Notas de curso) / Dr. Carlos A. Coello Coello | Clase 9. Esquemas. -- Representación | Clase 10. Redes Neuronales Evolutivas. RNE XOR | Using a clustering genetic algorithm for rule extraction from artificial neural networks / Eduardo R. Hruschka, Nelson F. F. Ebecken | Training neural networks for reading handwritten amounts on checks / Rafael Palacios and Amar Gupta | Color clustering and learning for image segmentation based on neural networks / Guo Dong and Ming Xie. || Prácticas 1 a 6 | Matlab | Letras | 1a. entrega: Ejercicio 1. ejer1. Sonidos | Ejercicios 2 y 4. Ver mapa. Vinos datos | Ejercicio 3. ejer -- 3. Formas | 2a. entrega. | |
| 534 | _aCarreras: Lic. en Informática (Plan 2003), Lic. en Sistemas (Plan 2003), Lic. en Informática (Plan 1990) -- Optativa -- Duración: semestral. | ||
| 650 | 4 | _aREDES NEURONALES | |
| 650 | 4 | _aCATÁLOGOS | |
| 856 | 4 | 0 | _u http://catalogo.info.unlp.edu.ar/meran/getDocument.pl?id=1808 |
| 942 | _cMD | ||
| 999 |
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