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Redes Neuronales Biológicas y Redes Neuronales Artificiales [PDF]
Las redes neuronales biológicas constituyen la fuente más importante de conocimiento; a través de ellas se almacena, analiza y comprende todo el entorno, permitiendo tomar decisiones, generar nuevos procesos y obtenerla tan anhelada resolución de problemas de manera continua en el tiempo.
Gutierez, Edgar Willinton +1 more
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[Dyspepsia and neuronal networks]. [PDF]
Alonso-Coello P, Marzo Castillejo M.
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Una Red Neuronal Artificial es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en la estructura del cerebro, y que es utilizada para resolver un amplio rango de problemas. Debido a su flexividad, una única red neuronal es capaz de realizar diversas tareas.
Claudio Javier Tablada +1 more
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[ES] El aprendizaje automático brinda la capacidad de examinar conjuntos de datos masivos y descubrir patrones dentro de los datos sin depender de suposiciones a priori. Su aplicación al ámbito del deporte, que está experimentando un rápido crecimiento, se divide en modelos predictivos (programas de entrenamiento, resultados...) y explicativos ...
Sancho Barrios, Llorenç +2 more
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Inteligencia artificial y redes neuronales
Describe conceptos relacionados con la inteligencia artificial que permiten establecer criterios en temas vinculados al desarrollo de arte y diseño. La inteligencia artificial se ha convertido en más que una simple herramienta y evoluciona a gran velocidad, lo que dificulta su adopción por parte de los usuarios.
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Redes léxicas como redes neuronales
Este artículo investiga la organización interna del conjunto de artículos léxicos de la mente porque los conceptos son nudos que contraen relaciones semánticas específicas. Se destaca la importancia de adoptar un modelo formal y se propone la metodología de redes de mundo pequeño, la cual se ha revelado muy útil en el estudio de varios campos como las ...
López García, Ángel +3 more
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Las redes neuronales modernas son una herramienta que permite resolver una gran variedad de problemas y retos en el ámbito de la inteligencia artificial. Sin embargo debido a que operan como cajas negras, la incertidumbre de sus predicciones es difícil de cuantificar. El paradigma bayesiano ofrece herramientas para cuantificar la incertidumbre asociada
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Desde 1956 cuando en la conferencia de Darmouth se mostró al mundo informático la inteligencia artificial como una alternativa eficaz para la solución de problemas lo suficientemente complejos como para que los realicen las personas e inclusive los algoritmos tradicionales.
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