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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5593| Title: | INTEGRACIÓN Y DESARROLLO DE UN NUEVO MODELO DE PERCEPTRÓN MULTICAPA PARA LA CLASIFICACIÓN DE PATRONES NO LINEALES |
| Authors: | OROZCO SOLIS, CARLOS FERNANDO |
| metadata.dc.subject.other: | PROGRAMACION |
| Issue Date: | 2022-05-01 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico Superior de Purísima del Rincón |
| Description: | En la actualidad, se utilizan innumerables sistemas de inteligencia artificial basados en Redes Neuronales Artificiales (RNAs) para resolver problemas como la clasificación, la detección de defectos, hacer predicciones, etc., sin embargo, cada problema tiene sus condiciones y restricciones, y dependiendo de la complejidad del mismo, el diseño de la arquitectura de una RNA puede variar, y en ocasiones, crecer desmesuradamente, lo que conduce a la maldición de la dimensionalidad (curse of dimensionality), lo cual implica un costo computacional elevado. Por este motivo, en esta tesis se propone la integración y desarrollo de un nuevo modelo de perceptrón multicapa para resolver problemas con características no lineales, el cual permite crear arquitecturas compactas de RNAs, las cuales a su vez, disminuyen el costo computacional. En el presente trabajo se realizó un diseño experimental para comparar empíricamente la propuesta contra una RNA tradicional, los resultados muestran que la RNA propuesta presenta un rendimiento similar (medido a través de la precisión en la exactitud) al de una RNA tradicional, en contraste, la propuesta de este trabajo de tesis permite el diseño de arquitecturas compactas, lo cual puede disminuir el costo computacional al lidiar con problemas cuya complejidad es mayor. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Appears in Collections: | ING. INFORMÁTICA |
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