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Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la informaci n altamente interconectados, que son capaces de aprender con la informaci n que se les proporciona. Las redes neuronales pueden aplicarse a gran n mero de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos te ricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de im genes, reconocimiento de voz, an lisis y filtrado de se ales, clasificaci n, discriminaci n, an lisis financiero, predicci n din mica, etc. Este libro profundiza en los siguientes temas: Descripci n de una red neuronal Funci n de salida y funciones de transferencia o activaci n Redes neuronales y ajuste de modelos de regresi n Aprendizaje en las redes neuronales Funcionamiento de una red neuronal El algoritmo de aprendizaje retropropagaci n (back-propagation) An lisis discriminante a trav s del perceptr n An lisis de series temporales mediante redes neuronales An lisis de componentes principales con redes neuronales Clustering mediante redes neuronales Entornos de trabajo de SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine (IBM SPSS Modeler) Redes neuronales con IBM SPSS Modeler Redes neuronales con SAS Enterprise Miner Valoraci n de modelos de redes Comparaci n de modelos de redes con otros modelos

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9781493787913

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