Efectos de la estructura estadística de los datos en la implementación de la red neuronal autosupervisada

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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...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Huamanchumo De la Cuba, Luis Emilio, Sánchez Alvarado, Luis Alberto
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
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description 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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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.The purpose of this research is to study technical aspects involved in the implementation of a Principal Component Analysis (PCA) neural network in terms of predictive capacity, generalization and accuracy in order to establish optimal criteria for the validation and implementation thereof. Our hypothesis is that the statistical structure of the data affects the optimal performance of a PCA neural network in the unsupervised context. It was demonstrated that the Hebbian algorithm at the learning phase ensures enhanced quality of network representation as it makes efficient use of information where generalized variance is large.Submitted by Quispe Rabanal Flavio (flaviofime@hotmail.com) on 2018-09-15T00:13:16Z No. of bitstreams: 1 TECNIA_Vol.23-n1-Art. 7.pdf: 202352 bytes, checksum: b190004651988b30c6044fb4bb7e2b75 (MD5)Made available in DSpace on 2018-09-15T00:13:16Z (GMT). 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