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Regresión con redes neuronales
Recurso audiovisual pertenenciente al mooc "Introducción a Machine Learning", en el que se explica de forma práctica cómo resolver los casos de regresión con redes neuronales usando Phyton y la librería ...
Caicedo Dorado, Alexander
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MORFOGÉNESIS UTILIZANDO REDES NEURONALES CELULARES [PDF]
, 2014 Desde la antigüedad el hombre ha buscado entender el comportamiento de la naturaleza utilizandoalgoritmos o procedimientos matemáticos que simulen características muy específicas deorganismos biológicos.
Gómez Ramírez, Eduardo +1 more
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Three-Dimensional Digital Image Correlation Based on Speckle Pattern Projection for Non-Invasive Vibrational Analysis. [PDF]
Sensors (Basel), 2022 Souto Janeiro A +3 more
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Graph theory provides a mathematical framework for modeling relationships among entities viavertices (nodes) and edges [1, 2]. A hypergraph extends this framework by allowing hyperedges to connectany number of vertices, thereby capturing complex multi-way interactions [3].
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Redes neuronales convolucionales en Python
Práctica del Máster de Metodología en la que se entrenan redes neuronales convolucionales para reconocer dígitos escritos manualmente. Para el desarrollo de los modelos se utilizó el framework Tensorflow de python.
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Redes neuronales convolucionales y aplicaciones
, 2022 Las redes neuronales artificiales (RNA) surgen en los años 40 con la intención de simular el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. Entre los modelos implementados en esa época destaca el Perceptrón, conocido como la unidad básica de las redes neuronales.
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Predicción de proteínas con redes neuronales: Redes Feedforward vs. Redes Recurrentes
, 2011 Predicción de proteínas con redes neuronales: Redes Feedforward vs.
Beitmantt Giovanni Cárdenas Quintero
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, 2012 \ua0tesis que para obtener el grado de Doctorado en Economía, presenta Graciela Dolores Morel Salas ; asesor Moritz Alberto Cruz Blanco235 páginas :\ua0ilustracionesDoctorado en Economía\ua0UNAM, Facultad de Economía ...
Morel Salas, Graciela Dolores
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Análisis espectral singular y redes neuronales aplicadas en hidrología.
, 1994 Se consideran dos metodologías: Análisis Espectral Singular (AES) y la metodología de redes neuronales (modelo de propagación), que utilizan la dinámica no lineal (caos) y su aplicación en la predicción de lluvias y caudales.
Carvajal S., Luis F. +3 more
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Neurobiofísica: modelización en redes neuronales.
, 2020 [ES] Desde su inicio, la aproximación computacional y los modelos de simulación han sido cruciales para el desarrollo de las neurociencias. Sólo hay que recordar la forma en que se estableció el modelo de Hodgkin-Huxley sobre la generación del impulso nervioso.
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