Efectos de la estructura estadística de los datos en la implementación de la red neuronal autosupervisada
Descripción del Articulo
La presente investigación plantea como objetivo estudiar aspectos técnicos relacionados con la implementación de la red neuronal de Análisis de Componentes Principales (ACP) en términos de su capacidad predictiva, generalización y precisión con el fin de establecer criterios óptimos para su validaci...
| Autores: | , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2013 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/13728 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/13728 https://doi.org/10.21754/tecnia.v23i1.68 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Estadística Análisis de componentes Algoritmo hebbiano Reducción de dimensionalidad |
| Sumario: | La presente investigación plantea como objetivo estudiar aspectos técnicos relacionados con la implementación de la red neuronal de Análisis de Componentes Principales (ACP) en términos de su capacidad predictiva, generalización y precisión con el fin de establecer criterios óptimos para su validación, evaluación del desempeño e implementación. Para ello, se plantea la hipótesis de que la estructura estadística de los datos influye significativamente en el óptimo desempeño de la red neuronal de ACP en el contexto no supervisado. Se demostró que el algoritmo Hebbiano de la fase de aprendizaje garantiza la calidad de representación de la red debido a que capitaliza eficientemente la información en escenarios con varianza generalizada grande. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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