Red neuronal artificial

Construcción de sistemas inteligentes para la autonomía y adaptación robótica

Fouad Sabry

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Mil Millones De Conocimientos [Spanish] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Technik

Beschreibung

1: Red neuronal artificial: explora los conceptos básicos y la amplia importancia de las redes neuronales.


2: Perceptrón: comprende los componentes básicos de los modelos de aprendizaje de una sola capa.


3: Jürgen Schmidhuber: descubre la investigación pionera detrás de las redes modernas.


4: Neuroevolución: examina los enfoques genéticos para optimizar las arquitecturas neuronales.


5: Red neuronal recurrente: investiga las redes con memoria para datos secuenciales.


6: Red neuronal de retroalimentación: analiza las redes en las que los datos se mueven en una sola dirección.


7: Perceptrón multicapa: aprende sobre las estructuras en capas que mejoran la profundidad de la red.


8: Red neuronal cuántica: descubre el potencial de los modelos de aprendizaje asistido cuántico.


9: ADALINE: estudia las neuronas lineales adaptativas para el reconocimiento de patrones.


10: Red de estado de eco: explora los modelos de reservorio dinámico para datos temporales.


11: Red neuronal de picos: comprende los sistemas neuronales de inspiración biológica.


12: Computación de reservorio: sumérjase en redes especializadas para el análisis de series temporales.


13: Memoria a corto plazo: domine las arquitecturas diseñadas para retener información.


14: Tipos de redes neuronales artificiales: diferencie entre varios modelos de red.


15: Aprendizaje profundo: comprenda la profundidad y el alcance de las redes multicapa.


16: Regla de aprendizaje: explore los métodos que guían el entrenamiento de modelos neuronales.


17: Red neuronal convolucional: analice redes diseñadas para datos de imágenes.


18: Problema del gradiente evanescente: aborde los desafíos en el entrenamiento de redes.


19: Redes neuronales recurrentes bidireccionales: descubra modelos que procesan datos en ambas direcciones.


20: Red neuronal residual: aprenda técnicas avanzadas para optimizar el aprendizaje.


21: Historia de las redes neuronales artificiales: rastree la evolución de este campo transformador.

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Schlagwörter

Neuroevolución, Red neuronal artificial, Red neuronal recurrente, Perceptrón multicapa, Perceptrón, Red neuronal de retroalimentación, Jürgen Schmidhuber