Arquitectura neuronal con aprendizaje incremental y creación de mapas: el modelo arm Report as inadecuate




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P. Campoy ;Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial 2000, 4 (10)

Author: S. Domínguez

Source: http://www.redalyc.org/


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Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial ISSN: 1137-3601 revista@aepia.org Asociación Española para la Inteligencia Artificial España Domínguez, S.; Campoy, P. Arquitectura Neuronal con Aprendizaje Incremental y Creación de Mapas: el Modelo ARM Inteligencia Artificial.
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, vol.
4, núm.
10, verano, 2000, pp.
67-75 Asociación Española para la Inteligencia Artificial Valencia, España Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=92541007 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Arquitectura Neuronal con Aprendizaje Incremental y Creación de Mapas: el Modelo ARM S.
Domínguez, P.
Campoy UPM-DISAM, José Gutiérrez Abascal, 2, 28006 Madrid e-mail: {sergio, campoy}@disam.upm.es Abstract.
En este documento se presenta una nueva arquitectura neuronal capaz de aprender de forma incremental a la vez que realiza una proyección del espacio de entrada sobre una capa de elementos de proceso.
El aprendizaje on-line permite el diseño de herramientas muy potentes, que pueden ser incluidas dentro de procesos no estacionarios.
La proyección del espacio de entrada sobre un mapa de dimensión reducida permite un fácil reconocimiento de situaciones presentadas por el vector de entrada y la evaluación de la proximidad a situaciones límite.
Se han dedicado algunos esfuerzos a la creación de modelos que poseyeran ambas capacidades conjuntamente, pero la mayoría de ellos se basan en procesos iterativos y computacionalmente costosos.
El nuevo modelo presentado en este documento, llamado ARM (Adaptive Resonance Map) consigue este objetivo mediante una arquitectura abierta, permitiendo la inclusión de algoritmos g...





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