No convencional
Autor: Mayol-Cuevas, W.W. ; Figueroa-Nazuno, J. ; Sánches-Guzmán, R.A.
Título: El Modelo Neurocomputacional de Espacio de Memoria Aleatoria Para Reconocimiento de Patrones en 2-D
Código: R MOD M39
Editorial: Mexico McGraw-Hill , MEXICO
Edición: -
Páginas/Colación: 8 p.; 28 cms.
Tipo de impresión: Impreso
Idioma: Palabras: Español Español
Descriptor Temático: Palabras: CONFERENCIA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS 330-360 CONFERENCIA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS 330-360

Idioma: Palabras: Español Español
Descriptor Temático: Palabras: CONFERENCIA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS 330-360 CONFERENCIA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS 330-360
No convencional Conferencias: Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos

Nota
NOTA

TABLA DE CONTENIDO

 

  • INTRODUCCIÓN
  • TEOREMA DE RAMSEY
  • DESCRIPCIÓN DEL MODELO
  • PRUEBAS EXPERIMENTALES
  • REFERENCIAS

 

 

 

Descrip.
RESUMEN

RESUMEN

 

En este trabajo se presenta un modelo neurocomputacional, cuyo mecanismo de almacenamiento de información, está sólidamente basado en una teoría matemática -El teorema de Ramsey- y sus procedimientos de representación de información y aprendizaje se basan en técnicas discretas- esencialmente codificación en string binarios y distancias de Hamming- para la creación de las clases de patrones.

 

Información de ejemplares:
Número Código Sala Estado Nro.Inventario
0001 D070300008854 REFERENCIA Y HEMEROTECA Normal 350
Información de ejemplares prestados:
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UCLA - Biblioteca de Ciencias y Tecnologia Felix Morales Bueno

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