Evelin Trinidad Molina
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| 1. | FUNDAMENTOS DE LAS REDES NEURALES |
| 1.1 | Antecedentes |
| 1.2 | Modelo de neurona artificial |
| 1.3 | Arquitectura de redes neuronales |
| 1.4 | Clasificación de modelos neuronales |
| 2. | REDES SUPERVISADAS |
| 2.1 | Redes unidireccionales |
| 2.2 | Aprendizaje Hebbiano |
| 2.3 | Perceptrón |
| 2.4 | Adalina |
| 2.5 | Perceptrón multicapa |
| 3. | REDES AUTOORGANIZADAS |
| 3.1 | Modelos no supervisados |
| 3.2 | Modelo Kohonen |
| 4. | APLICACIONES |
| 4.1 | Motivación e interés del empleo de redes neuronales |
| 4.2 | Aplicaciones |
| 4.2.1 | Pronósticos |
| 4.2.2 | Reconocimiento de Patrones |
| 4.2.3 | Simulación |
| 4.3 | Desarrollo de una aplicación con redes neuronales |
| 4.3.1 | Utilización de Neuroshells |
| 4.3.2 | Codificación con C++ |
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