av richar carrascal för 12 årar sedan
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Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a que están basadas en la estructura del sistema nervioso
Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje.
*Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, descargando al usuario de esto
Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente.
* Flexibilidad: Una RNA puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada (por ejemplo si la información de entrada es la imagen de un objeto, la respuesta correspondiente no sufre cambios si la imagen cambia un poco su brillo o el objeto cambia ligeramente).
* Tiempo real: La estructura de una RNA es paralela, por lo cual si esto es implementado con computadoras o en dispositivos electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.
Redes neuronales artificiales: denominadas habitualmente RNA o en sus siglas en inglés ANN. Se supone que imitan a las redes neuronales reales en el desarrollo de tareas de aprendizaje.
. Si son múltiples clases se busca un conjunto de funciones gi y el nuevo objeto se ubica en la clase donde la función tome el mayor valor. Vecino más cercano: un nuevo objeto se ubica en la clase donde esté el objeto de la muestra original que más se le parece.
Algunos métodos de la clasificación supervisada: Funciones discriminantes: si son dos clases, se busca obtener una función g tal que para un nuevo objeto O, si g(O) ≥ 0 se asigna a la clase 1 y en otro caso a la 2
a) Clasificación supervisada: también es conocida como clasificación con aprendizaje. Se basa en la disponibilidad de áreas de entrenamiento. Se trata de áreas de las que se conoce a priori la clase a la que pertenecen y que servirán para generar una signatura espectral característica de cada una de las clases. Se denominan clases informacionales en contraposición a las clases espectrales que genera la clasificación no supervisada.
Soluciones para simplificar el código, como la variable explicativa, extracción de métodos, sobrecarga de constructores, etc.
Soluciones específicas para algoritmos y estructuras de control, como son algoritmos de ordenación, procedimientos de recursión e iteración, etc.
Es un modelo del sistema, realizado con una serie de principios y técnicas, que permite describir el sistema con el suficiente detalle como para ser implementado
Soluciones probadas para la creación de sitios web, como son la maquetación en tres columnas, efectos de rollover, estructuras de blog.
Soluciones probadas para estructurar los componentes, como son Modelo-Vista-Controlador, arquitectura en tres capas, peer to peer, arquitectura orientada a servicios.
Codifican relaciones (espaciales o de otro tipo) entre componentes del objeto o descriptores. Ejemplo: Reconocimiento de huellas dactilares Los algoritmos de reconocimiento suelen basarse en la detección de las minucias (minutiae), las cadenas (ridges) que forman, y su relación entre ellas
