Modelamiento de sistemas para el control de procesos industriales mediante redes neuronales
Detalles de publicación: Callao : 2002Descripción: 131 páginasISBN:- fiee2075
- T/621.381/A45
Contenidos:
Redes neuronales artificiales. Redes neuronales biológicos. Origen de las redes neuronales artificiales. Ventajas de las redes neuronales artificiales. Tipos de las redes neuronales artificiales. Aprendizaje Suoervisado. Aprendizaje de refuerzo. Aprendizaje no supervisado o auto-organizado. Principales estructuras de las redes neuronales artificiales. Perceptrón multicapa recurrente.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura topográfica | Estado | Notas | Código de barras | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis Pregrado-Título | Biblioteca Especializada FIEE Sótano | T/621.381/A45 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible | Interno | FIEEto3 |
Navegando Biblioteca Especializada FIEE estanterías, Ubicación en estantería: Sótano Cerrar el navegador de estanterías (Oculta el navegador de estanterías)
Redes neuronales artificiales. Redes neuronales biológicos. Origen de las redes neuronales artificiales. Ventajas de las redes neuronales artificiales. Tipos de las redes neuronales artificiales. Aprendizaje Suoervisado. Aprendizaje de refuerzo. Aprendizaje no supervisado o auto-organizado. Principales estructuras de las redes neuronales artificiales. Perceptrón multicapa recurrente.
No hay comentarios en este titulo.
Iniciar sesión para colocar un comentario.