Paradigma Gral. De Aprendizaje En El Conexionismo.

Universidad Especializada de Las Américas Facultad de Salud y Rehabilitación Integral Lic. Neurofisiología Clínica Cusro Informática Aplicada Prof. Rangel León Paradigma general de Aprendizaje en el Conexionismo, (Parte II).

CORRECCION DE ERRORES ,[object Object],[object Object],[object Object]

Perceptron ,[object Object],[object Object]

PERCETRON ,[object Object],[object Object]

RETROPROPAGACION ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

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APRENDIZAJE POR REFORZAMIENTO ,[object Object]

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Memoria asociativa ,[object Object],[object Object]

Las memorias asociativas son una de las redes neuronales artificiales más importantes con un amplio rango de aplicaciones en áreas tales como: Memorias de acceso por contenido, identificación de patrones y control inteligente.

Tipos de Memorias Asociativas ,[object Object],[object Object]

La memoria asociativa bidireccional (BAM) es una memoria heteroasociativa que asocia vectores bipolares (binarios) de distinta dimensión. La BAM consta de dos capas de elementos de proceso que están completamente interconectados entre capas.

Las unidades pueden o no tener conexiones de realimentación consigo mismas. Hay unos pesos asociados a las conexiones entre elementos de proceso, siendo estas conexiones bidireccionales.

Regla de Hebb y Mecanismo de auto-organización.

Regla de Hebb ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Regla de Hebb ,[object Object]

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La Regla de Hebb se puede expresar matemáticamente de la forma siguiente: ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Regla de Hebb ,[object Object],[object Object],[object Object]

Aprendizaje competitivo y estocastico ,[object Object]

Aprendizaje estocástico ,[object Object]

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