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Stochastic neural networks

Garzón, Max and Torres, Luz Gloria (1991) Stochastic neural networks. Revista Colombiana de Estadística; Vol. 12, núm. 23-24 (1991) Revista Colombiana de Estadística; Vol. 12, núm. 23-24 (1991) 0120-1751 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/articl...

Resumen

Artificial neural networks are brain-like models of parallel computations and cognitive phenomena. We sample some basic results about neural networks as they relate to stochastic and statistical processes. Given the explosivo amount of material, only models bearing a stochastic component in the function or analysis are presented, such as Hopfield and feedforward nets, Boltzman machines and some recurrent networks. Basic algorithms for learning such as backpropagation and gradient descent are sketched. A handful of applications (associative memories, pattem recognition, time series forecast) aredescribed. Finally, some current trends in the field are discussed.

Tipo de documento:Artículo - Article
Palabras clave:Estadística aplicada, Procesos estocásticos, Redes neurales (Informática), Algoritmos (matemáticas), Estadística aplicada, Procesos estocásticos, Redes neurales (Informática), Algoritmos (matemáticas)
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Revista Colombiana de Estadística
Código ID:15347
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :24 Junio 2014 19:21
Ultima modificación:05 Junio 2018 20:40
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