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Diseño de Redes neuronales artificiales no supervisadas orientadas a la inteligencia de negocio

机译:面向商业智能的无监督人工神经网络设计

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摘要

El cerebro humano es el sistema de cálculo más complejo que conoce el hombre, de hecho existe el mito de que no usamos ni el 10% de su capacidad. Cada vez son más frecuentes los programas computacionales que se inspiran en el funcionamiento del cerebro para realizar automáticamente tareas que percibimos como inteligentes. udEstos programas están inspirados en la capacidad del cerebro para pensar, recordar, reconocer y resolver problemas, y poder obtener información de una serie de datos para nuestro interés. udExisten varios tipos de redes neuronales artificiales, que se pueden clasificar en dos grandes grupos: de aprendizaje supervisado y no supervisado. Entre las pertenecientes al segundo, se pueden destacar las redes de Teuvo Kohonen y la Koniocortex Like Network, las pruebas experimentales se han realizado sobre la primera red, introduciendo finalmente el uso de la segunda. udLa red de Kohonen está basada en mapas autorganizados descubiertos a nivel cerebral. Este tipo de red posee un aprendizaje no supervisado competitivo, es decir, que no existe un supervisor externo que dé como correcta o incorrecta la operación que haya realizado la red porque no se dispone de ninguna salida hacia la cual la red neuronal debe tender. El procedimiento que seguirá la red es, de manera auto-organizada, agrupar o mapear rasgos comunes, regularidades, categorías en los datos de entrada, etc., e incorporarlos a su estructura interna de conexiones. udEn este trabajo, a efectos ilustrativos, se ha comenzado a utilizar esta red para clasificar varias plantas de Iris, donde se le pasan 150 patrones y la red los organiza activando a tres neuronas diferentes. udUna vez entendido el funcionamiento de la red de Kohonen, aplicaremos esta red para organizar una serie de datos bancarios y obtener información que pudiera ser aplicada para obtener mayor rendimiento en el negocio de la banca.
机译:人脑是人类已知的最复杂的计算系统,实际上有一个神话,就是我们甚至不使用其能力的10%。受大脑功能启发自动执行我们认为智能的任务的计算机程序越来越频繁。 ud这些程序的灵感来自大脑思考,记住,识别和解决问题的能力,并能够从一系列数据中获取信息以符合我们的兴趣。 ud人工神经网络有几种类型,可以分为两大类:有监督的学习和无监督的学习。在属于第二个网络的那些网络中,可以突出显示Teuvo Kohonen网络和类似Koniocortex的网络,已经在第一个网络上进行了实验测试,最后介绍了第二个网络的用法。 udKohonen网络基于在大脑水平发现的权威地图。这种类型的网络具有竞争性的无监督学习,换句话说,没有外部监督者认为网络执行的操作是正确的还是不正确的,因为没有神经网络应趋向的出口。网络将以自组织的方式遵循的过程是对输入数据中的共同特征,规律性,类别等进行分组或映射,并将它们合并到其内部连接结构中。在这项工作中,出于说明目的,此网络已用于对各种鸢尾花植物进行分类,其中将150种模式传递给它,该网络通过激活三个不同的神经元来组织它们。了解了Kohonen网络的工作原理后,我们将使用该网络来组织一系列银行详细信息,并获取可用于在银行业务中获得更高绩效的信息。

著录项

  • 作者

    Álvarez Alba Germán;

  • 作者单位
  • 年度 2016
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  • 正文语种 spa
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