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LEADER |
00000cam a2200000 a 4500 |
001 |
TS-13 |
005 |
20230308192013.0 |
008 |
996000|1996 ||||||||r|||||||||||spa|| |
040 |
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|b spa
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041 |
1 |
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|a spa
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245 |
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|a Software general para aprendizaje y reconocimiento de patrones
|c Juan Carlos Cabrera Coellar y Francisco Javier Olmedo Hermida. Director Monsalve Riquetti, Salvador
|h dact
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264 |
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|a Cuenca
|c 1996
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300 |
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|a 80 páginas:
|b ilu
|c 30 cm
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502 |
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|a Ingeniero de Sistemas
|b Universidad de Cuenca
|c ing
|d Monsalve Riquetti, Salvador, dir.
|e INFORMATICA
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504 |
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|a incl. ref.
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520 |
3 |
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|a Trabajo de graduación del área de inteligencia artificial, se da una breve reseña histórica y principios básicos de funcionamiento de la inteligencia humana y artificial. Se analiza diferentes algoritmos de redes neuronales como: el perceptrón, propagación hacia atrás, memoria bidireccional asociativa y de Hopfield; además, se incluye un algoritmo de propia autoría que se lo denominó Retropropagación Lineal. Para la implementación práctica de los algoritmos de propagación hacia atrás y retropropagación lineal se utilizó la programación orientada a objetos. Se termina con las conclusiones obtenidas del trabajo.
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650 |
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|a Reconocimiento de patrones
|9 132963
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650 |
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|a Retropropagacion lineal
|9 132964
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650 |
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|a Programacion por objetos
|9 132965
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650 |
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0 |
|a Tesis en informática
|9 132408
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700 |
1 |
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|a Cabrera Coellar, Juan Carlos.
|9 132966
|
700 |
1 |
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|a Olmedo Hermida, Francisco Javier
|e coautor
|9 132967
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852 |
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|a UC-CDJBV
|c CUARTO PISO (SECCION TESIS)
|f Donación
|k mariana.quezada
|l 1
|m Limitada
|p 19960000
|q 1.00
|t TS-13
|b 1
|d CDRC
|e CDRC
|g CUARTO PISO (SECCION TESIS)
|z 1996-60-00
|
942 |
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|c TS
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999 |
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|c 78067
|d 78067
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